图像的腐蚀和膨胀实际上是利用卷积进行计算，首先导包： 然后生成一个正方形的核： 输出： 当然我们作运算的时候都是使用的正方形的核，这里也展示下生成椭圆核的方法： 生成十字形的核： 利用卷积进行图像的腐蚀：可以使黑色的点 ...

腐蚀和膨胀属于形态学操作。 腐蚀和膨胀 腐蚀是指：将卷积核B滑过图像A，找出卷积核区域内最小像素值作为锚点像素值。这一操作可以扩大低像素值区域。 膨胀是指：将卷积核B滑过图像A，找出卷积核区域内最大像素值作为锚点像素值。这一操作可以缩小低像素值区域。 通过前面的卷积可以看出，膨胀相当于 ...

1.图像的腐蚀 　　图像的腐蚀和膨胀都是相对于像素值高（白色方向）说的，腐蚀简单的说就是白色”被腐蚀“了，也就是像素值低（黑色方向）的变多，白色变少。 　　腐蚀的原理是利用一个内核对图像进行卷积（扫描），内核中有一个点被定义为锚点，然后提取内核覆盖区域的像素最小值（黑色方向）来替换锚点位置 ...

---恢复内容开始--- 腐蚀与膨胀属于形态学操作，所谓的形态学，就是改变物体的形状，形象理解一些：腐蚀=变瘦 膨胀=变胖 主要是采用 cv2.erode() 和 cv2.dilate() 例如以下图片所示 ...

膨胀 腐蚀 一：膨胀实现dilate 二：实现腐蚀erode 相关知识补充 （一）可以看做膨胀是将白色区域扩大，腐蚀是将黑色区域扩大 （二）可以不进行灰度处理，对彩色图片进行处理 （1）膨胀 ...

形态学操作主要包含：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度运算、顶帽运算（礼帽运算）、黑帽运算等操作 其中腐蚀操作和膨胀操作是形态学的基础 腐蚀操作能够将图像的边界点消除，将图像沿着边界点向内收缩，也可以将小于指定结构的部分消除，即可以把图像细化， 除去噪声 该操作是逐个像素点 ...

腐蚀与膨胀是形态学滤波。其中，腐蚀是最小值滤波，膨胀是最大值滤波，即分别选取内核中的最小值与最大值赋值给锚点。若内核为 N×1 或 1×N 形状，可用于横纵方向直线检测。 膨胀：dilate 函数 void dilate (InputArray src, OutputArray dst ...

建议大家看看网络视频教程：http://www.opencvchina.com/thread-886-1-1.html 腐蚀与膨胀都是针对灰度图的形态学操作，比如下面的一副16*16的灰度图。 它每个像素对应的值为(每个像素值范围都在0-255之间)为： 我们定义 ...