011 dilate（膨胀）、erode（腐蚀）

dilate（膨胀）、erode（腐蚀）

dilate（膨胀）：取周围元素的最大值，也就是图像越来越亮，亮的部分膨胀

erode（腐蚀）：取周围元素的最小值，也就是图像越来越暗，亮的部分被腐蚀

dilate（膨胀）+ erode（腐蚀）：有点模糊的感觉
erode（腐蚀）+ dilate（膨胀）：有点水墨画的感觉

opencv实现

import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
import math
import numpy as npimg = cv.imread('../images/girl.jpg')# kernel = np.array([
#     [1, 1, 1],
#     [1, 1, 1],
#     [1, 1, 1],
# ], np.int)
kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (8, 8))img_dilate = cv.dilate(img, kernel)img_erode = cv.erode(img, kernel)img_dilate_erode = cv.erode(img_dilate, kernel)img_erode_dilate = cv.erode(img_erode, kernel)fig, ax = plt.subplots(3, 2, figsize=(8, 8))
ax[0][0].set_title('origin')
ax[0][0].imshow(cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB))ax[0][1].set_title('dilate')
ax[0][1].imshow(cv.cvtColor(img_dilate, cv.COLOR_BGR2RGB))ax[1][0].set_title('erode')
ax[1][0].imshow(cv.cvtColor(img_erode, cv.COLOR_BGR2RGB))ax[1][1].set_title('dilate + erode')
ax[1][1].imshow(cv.cvtColor(img_dilate_erode, cv.COLOR_BGR2RGB))ax[2][0].set_title('erode + dilate')
ax[2][0].imshow(cv.cvtColor(img_erode_dilate, cv.COLOR_BGR2RGB))[axi.axis('off') for axi in ax.ravel()]plt.show()

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