機器學習進階-圖像形態學操作-膨脹操作 1.cv2.dilate(進行膨脹操作)

1.cv2.dilate(src, kernel, iteration)

參數說明: src表示輸入的圖片， kernel表示方框的大小， iteration表示迭代的次數

膨脹操作原理：存在一個kernel，在圖像上進行從左到右，從上到下的平移，如果方框中存在白色，那么這個方框內所有的顏色都是白色

代碼：

1.讀取帶有毛躁的圖片

2.使用cv2.erode進行腐蝕操作

3.使用cv2.dilate進行膨脹操作

import cv2
import numpy as np

# 1.讀入圖片
img = cv2.imread('dige.png')
cv2.imshow('original', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)

# 2.進行腐蝕操作，去除邊緣毛躁
erosion = cv2.erode(img, kernel, iterations=1)
cv2.imshow('erosion', erosion)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

、

# 3. 進行膨脹操作
dilate = cv2.dilate(erosion, kernel, iterations=1)
cv2.imshow('dilate', dilate)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()