opencv python 图片腐蚀和膨胀

参考：http://blog.csdn.net/yellow_red_people/article/details/53181239

定义一个5x5的结构：kernel=np.uint8(np.zeros((5,5)))

（1）腐蚀操作：

定义了一个5×5的十字形结构元素其实是一个5x5的矩阵，我们知道在图片的腐蚀过程，对图片的每个点，使用这个结构扫描每一个点，用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作,如果都为1，结果图像的该像素为1。否则为0,腐蚀处理的结果是使原来的二值图像减小一圈。

使用的函数：cv2.erode(img,kernel);

（2）膨胀操作：

使用同样的结构，对图片的每个点，使用这个结构扫描每一个点，用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作,如果出现1，结果图像的该像素为1。否则为0,腐蚀处理的结果是使原来的二值图像扩大一圈。

使用的函数：cv2.dilate(img,kernel)

两张图片相减得到图片的边缘。

代码：

#encoding=utf-8
import cv2
import numpy as np
#定义了一个5×5的十字形结构元素,
#用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作
#如果都为1，结果图像的该像素为1。否则为0
#腐蚀处理的结果是使原来的二值图像减小一圈。
#00100
#00100
#11111
#00100
#00100
kernel=np.uint8(np.zeros((5,5)))
for x in range(5):
kernel[x,2]=1;
kernel[2,x]=1;
#读入图片
img = cv2.imread(r'E:\data\4.jpg',0)
#腐蚀图像
eroded=cv2.erode(img,kernel);
#膨胀图像
dilated = cv2.dilate(img,kernel)

#将两幅图像相减获得边，第一个参数是膨胀后的图像，第二个参数是腐蚀后的图像
result = cv2.absdiff(dilated,eroded);
#取反
x=0;
y=0;
width=result.shape[0]
height=result.shape[1]
while x<width:
y=0
while y<height:
result[x][y]=255-result[x][y]
y=y+1;
x=x+1
cv2.imwrite("E:\data\eroded.jpg", eroded)
cv2.imwrite("E:\data\dilated.jpg", dilated)
cv2.imwrite("E:\data\result.jpg", result)


cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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