Opencv实用操作5 图像腐蚀膨胀

相关函数

腐蚀函数

img1_erosion = cv2.erode(img1,kernel,iterations=1)

（图片，卷积核，次数）

膨胀函数

img_dilate = cv2.dilate(img2,kernel1,iterations=1)

（图片，卷积核，次数）

实验代码

#腐蚀膨胀操作，
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
import numpy as npimg1 = cv2.imread("image/dige.png")       #读取图片
img2 = cv2.imread("image/yuan.png")kernel = np.ones((3,3),np.uint8)  #卷积核
kernel1 = np.ones((30,30),np.uint8)
img1_erosion = cv2.erode(img1,kernel,iterations=1)#（图片，卷积核，次数）
#腐蚀
img2_erosion = cv2.erode(img2,kernel1,iterations=1)
img2_erosion1 = cv2.erode(img2,kernel1,iterations=2)
img2_erosion2 = cv2.erode(img2,kernel1,iterations=3)
#膨胀
img_dilate = cv2.dilate(img2,kernel1,iterations=1)
img_dilate1 = cv2.dilate(img2,kernel1,iterations=2)
img_dilate2 = cv2.dilate(img2,kernel1,iterations=3)res_erosion = np.hstack((img2_erosion,img2_erosion1,img2_erosion2))
res_dilate = np.hstack((img_dilate,img_dilate1,img_dilate2))\cv2.imshow("DIGE",img1_erosion)
cv2.imshow("PIE",res_erosion)
cv2.imshow("PIE1",res_dilate)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

实验结果

  腐蚀效果

        
                                        腐蚀图                                                  原图

  膨胀效果
                原图
            
                膨胀1，2，3次结果图