OpenCV图像腐蚀和膨胀操作代码实例 |21xrx.com

2023-10-23 09:00:05 深夜i -- --

OpenCV 图像腐蚀膨胀代码实例

OpenCV是一个非常强大的计算机视觉库，可以用于各种图像处理任务。其中，图像腐蚀和膨胀是OpenCV中最基本和常用的图像操作之一。本文将介绍如何使用OpenCV进行图像腐蚀和膨胀操作，并提供具体的代码实例。

首先，我们需要导入OpenCV库。可以使用以下代码来完成此操作：

python
import cv2
import numpy as np

接下来，我们需要读取一张图像。可以使用以下代码读取一张名为"input.jpg"的图像：

python
img = cv2.imread("input.jpg", 0)

在进行图像腐蚀和膨胀操作前，我们需要创建一个结构元素（kernel）。结构元素是一个二值矩阵，用来指定腐蚀和膨胀操作的形状和大小。可以使用以下代码创建一个3x3的结构元素：

python
kernel = np.ones((3,3),np.uint8)

现在，我们可以进行图像腐蚀操作了。腐蚀操作会将图像中的边缘进行腐蚀，使其变细或消失。可以使用以下代码进行图像腐蚀操作：

python
erosion = cv2.erode(img, kernel, iterations = 1)

其中，"img"是输入图像，"kernel"是结构元素，"iterations"是腐蚀的迭代次数。

接下来，我们可以进行图像膨胀操作了。膨胀操作与腐蚀操作相反，会将图像中的边缘扩张或加粗。可以使用以下代码进行图像膨胀操作：

python
dilation = cv2.dilate(img, kernel, iterations = 1)

同样地，"img"是输入图像，"kernel"是结构元素，"iterations"是膨胀的迭代次数。

最后，我们可以将原图、腐蚀图和膨胀图显示出来，以便比较它们的不同。可以使用以下代码展示这些图像：

python
cv2.imshow("Original Image", img)
cv2.imshow("Erosion", erosion)
cv2.imshow("Dilation", dilation)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在此代码中，"cv2.imshow"用于显示图像，参数中的字符串是窗口的名称。"cv2.waitkey(0)"用于等待用户按下任意键，"cv2.destroyAllWindows()"用于销毁所有窗口。

综上所述，我们已经学习了如何使用OpenCV进行图像腐蚀和膨胀操作，并提供了具体的代码实例。通过这些操作，我们可以改变图像的形状和边缘，从而适应不同的图像处理需求。同时，OpenCV还提供其他各种各样的图像处理函数，可以帮助我们实现更复杂的图像处理任务。

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