Python?opencv圖像膨脹與腐蝕處理實例探究
更新時間：2024年01月23日 10:59:57 作者：電路小白?實在太懶于是不想取名
這篇文章主要介紹了Python?opencv圖像膨脹與腐蝕處理實例探究
Python opencv圖像膨脹腐蝕
需要注意的是，這里的腐蝕和膨脹時對于白色部分而言的，而不是黑色部分??！
字體的大小就是常見的圖像的腐蝕和膨脹。腐蝕和膨脹可以很好的去除掉圖像中的噪聲點，消除物體邊界附近的像素。
實現步驟
首先是導入相關的庫
import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
opencv的函數來讀取圖像
之后利用opencv的函數來讀取我們的圖像。
# 讀取圖像
img = cv2.imread('C:/Users/13256/Desktop/11.tif', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)定義結構元素來確定我們的卷積運算大小
# 定義結構元素（核） kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
利用opencv的內置函數來進行膨脹運算
# 膨脹操作 dilated_img = cv2.dilate(img, kernel, iterations=1)
最后顯示圖像
# 顯示原始圖像、膨脹后的圖像
plt.subplot(1, 2, 1), plt.imshow(img, cmap='gray'), plt.title('原始圖像')
plt.subplot(1, 2, 2), plt.imshow(dilated_img, cmap='gray'), plt.title('膨脹操作后的圖像')
plt.show()
可以看到膨脹操作更凸顯出圖片的輪廓和邊界
運行
將膨脹函數方法換成腐蝕，之后再運行我們的代碼。
# 腐蝕操作 dilated_img = cv2.erode(img, kernel, iterations=1)
以下附上全部代碼
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 讀取圖像
img = cv2.imread('C:/Users/13256/Desktop/11.tif', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 定義結構元素（核）
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
# 膨脹操作
dilated_img = cv2.erode(img, kernel, iterations=1)
# 顯示原始圖像、膨脹后的圖像
plt.subplot(1, 2, 1), plt.imshow(img, cmap='gray'), plt.title('原始圖像')
plt.subplot(1, 2, 2), plt.imshow(dilated_img, cmap='gray'), plt.title('膨脹操作后的圖像')
plt.show()以上就是Python opencv圖像膨脹與腐蝕處理實例探究的詳細內容，更多關于Python opencv圖像膨脹腐蝕的資料請關注腳本之家其它相關文章！
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