本文探讨了计算机视觉中图像形态学的基础操作——腐蚀和膨胀。通过Python的OpenCV库，解释了腐蚀如何减小物体边缘，膨胀如何增大物体边缘，并提供了相关代码示例。理解结构元素的影响对于优化处理效果至关重要。
Python OpenCV 图像腐蚀与膨胀：图像形态学处理的利器
在计算机视觉领域，对图像进行形态学操作是十分常见的。其中，最基础的操作之一是腐蚀和膨胀。本篇文章将介绍如何使用Python中OpenCV库进行图像腐蚀和膨胀操作。
- 原理介绍
腐蚀和膨胀都是二值图像的形态学操作，这里以二值图像为例来介绍。
1.1 腐蚀操作
腐蚀操作可以将物体边缘腐蚀掉，从而使物体整体变小。它的原理是利用结构元素扫描图像，当结构元素中的所有像素都与扫描到的图像像素相匹配时，则保留该像素，否则就将其腐蚀掉。下面是Python代码：
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('image.png',
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
1027
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
