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2020
12-22

OpenCV+python实现膨胀和腐蚀的示例

1,概念及原理:

膨胀(Dilating) (或)
(1)将图像 A 与任意形状的内核 (B),通常为正方形或圆形,进行卷积。
(2)内核 B 有一个可定义的 锚点, 通常定义为内核中心点。
(3)进行膨胀操作时,将内核 B 划过图像A,将内核 B 覆盖区域的最大相素值提取,并代替锚点位置的相素。显然,这一最大化操作将会导致图像中的亮区开始”扩展” (因此有了术语膨胀 dilation )。

以3*3的内核为例:

在这里插入图片描述

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腐蚀(Eroding) (与)
(1)腐蚀在形态学操作家族里是膨胀操作的孪生姐妹。它提取的是内核覆盖下的相素最小值。
(2)进行腐蚀操作时,将内核 B 划过图像,将内核 B 覆盖区域的最小相素值提取,并代替锚点位置的相素。

在这里插入图片描述

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值得注意的是:腐蚀和膨胀是对白色部分(高亮部分)而言的,不是黑色部分。 膨胀就是图像中的高亮部分进行膨胀,“邻域扩张”,效果图拥有比原图更大的高亮区域。腐蚀就是原图中高亮部分被腐蚀,“邻域被蚕食”,效果图拥有比原图更小的高亮区域。

源代码:

import cv2 as cv
import numpy as np


def erode_demo(image):
  # print(image.shape)
  gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
  ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)
  #cv.imshow("binary", binary)
  kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (15, 15))#定义结构元素的形状和大小
  dst = cv.erode(binary, kernel)#腐蚀操作
  cv.imshow("erode_demo", dst)


def dilate_demo(image):
  #print(image.shape)
  gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)
  ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)
  #cv.imshow("binary", binary)
  kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (5, 5))#定义结构元素的形状和大小
  dst = cv.dilate(binary, kernel)#膨胀操作
  cv.imshow("dilate_demo", dst)



src = cv.imread("F:/images/test01.png")
cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input image", src)
erode_demo(src)
dilate_demo(src)

cv.waitKey(0)

cv.destroyAllWindows()

运行结果:

在这里插入图片描述

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