OpenCV半小时掌握基本操作之腐蚀膨胀

这篇文章主要介绍了OpenCV基本操作之腐蚀膨胀，本文给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

概述

OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大. 今天小白就带大家一起携手走进 OpenCV 的世界. (第 10 课)

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腐蚀

腐蚀 (Eroding) 会沿着图像边界向内收缩, 从而消除边界点.

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原图:

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例子:

 # 读取图片 img = cv2.imread("white.jpg-600") # 腐蚀 erode = cv2.erode(img, kernel=(3, 3), iterations=5) # 图片展示 cv2.imshow("erode", erode) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

输出结果:

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我们可以看到旁边的一圈线基本不见了.

膨胀

膨胀 (Dilating) 会沿着图像边界向外膨胀.

例子:

 # 读取图片 img = cv2.imread("white.jpg-600") # 膨胀 dilate = cv2.dilate(img, kernel=(3, 3), iterations=5) # 图片展示 cv2.imshow("dilate", dilate) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

输出结果:

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开运算

开运算: 先腐蚀 (Eroding) 在膨胀 (Dilating).

例子:

 # 开运算 open = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, (3, 3), iterations=5) # 图像展示 cv2.imshow('open', open) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

输出结果:

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闭运算

开运算: 先膨胀 (Dilating), 再腐蚀 (Eroding).

例子:

 # 读取图片 img = cv2.imread("white.jpg-600") # 闭运算 close = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, (3, 3), iterations=5) # 图像展示 cv2.imshow('close', close) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

输出结果:

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