python 腐蚀膨胀_opencv+python 膨胀与腐蚀

原理：

对二值图像进行操作。

腐蚀和膨胀是最基本的形态学运算。

腐蚀和膨胀是针对白色部分（高亮部分）而言的。

膨胀就是对图像高亮部分进行“领域扩张”，效果图拥有比原图更大的高亮区域；腐蚀是原图中的高亮区域被蚕食，效果图拥有比原图更小的高亮区域。

膨胀：

原理：最大值滤波，即把中心像素替换成模板里的最大值1（或操作），1值变多

作用：①增加像素；②平滑对象边缘；③减少对象之间的距离

腐蚀：最小值滤波，即把中心像素替换成模板里的最小值0（与操作），1值变少

作用：①减少像素，②平滑对象边缘；③弱化或分割图像之间的半岛型连接

中值滤波：用模板的中值进行滤波

代码如下：

import cv2 as cv

import numpy as np

def erode_demo(image):

gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)

ret,binary=cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_OTSU)

print('ret:',ret)

cv.imshow('binary:',binary)

kernel=cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT,(3,3)) #获取结构元素,形态学矩形

dst=cv.erode(binary,kernel)

cv.imshow('erode',dst)

def dilate_demo(image):

gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)

ret,binary=cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_OTSU)

print('ret:',ret)

# cv.imshow('binary:',binary)

kernel=cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT,(3,3)) #获取结构元素,形态学矩形，即虚拟框用来与或操作

dst=cv.dilate(binary,kernel)

cv.imshow('dilate',dst)

src=cv.imread('D:/pycharm/pycharmproject/test.jpg')

cv.imshow('src',src)

erode_demo(src)

dilate_demo(src)

cv.waitKey(0)

cv.destroyAllWindows()

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