Python中的OpenCV图像腐蚀处理和膨胀处理
更新时间：2023年08月07日 10:09:22 作者：小白地瓜
这篇文章主要介绍了Python中的OpenCV图像腐蚀处理和膨胀处理,OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库,可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序,需要的朋友可以参考下
一、图像的腐蚀处理
1、原图
img = cv2.imread(r"C:\Users\admin\Desktop\hb.jpg")
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
首先原图周围又很多白色直线
2、进行腐蚀处理
使用的方法是
- cv2.erode(img,kernel,iterations=1)
- img:原图
- kenrnel：核的大小
- iterations：迭代次数
img = cv2.imread(r"C:\Users\admin\Desktop\hb.jpg")
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
erosion = cv2.erode(img,kernel,iterations=1)
cv2.imshow('img', erosion)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
二、图像的膨胀处理
1、原图
img = cv2.imread(r"C:\Users\admin\Desktop\hb.jpg")
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
2、进行膨胀处理
使用的方法是
- cv2.dilate(img,kernel,iterations=1)
- img:原图
- kenrnel：核的大小
- iterations：迭代次数
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
dilate = cv2.dilate(img,kernel,iterations=1)
cv2.imshow('img', dilate)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()会发现线条照原图变粗
到此这篇关于Python中的OpenCV图像腐蚀处理和膨胀处理的文章就介绍到这了,更多相关OpenCV图像腐蚀处理内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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