OpenCV:圖像的腐蝕和膨脹

圖像的腐蝕和膨脹實際上是利用卷積進行計算，首先導包：

import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
def show(image):
    plt.imshow(image)
    plt.axis('off')
    plt.show()
def imread(image):
    image=cv2.imread(image)
    image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)
    return image

然后生成一個正方形的核：

kernel=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(5,5))
print(kernel)

輸出：

[[1 1 1 1 1]
 [1 1 1 1 1]
 [1 1 1 1 1]
 [1 1 1 1 1]
 [1 1 1 1 1]]

當然我們作運算的時候都是使用的正方形的核，這里也展示下生成橢圓核的方法：

kernel=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(10,10))#這里生成的是橢圓
print(kernel)

生成十字形的核：

kernel=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS,(5,5))#這里生成的是十字形
print(kernel)

利用卷積進行圖像的腐蝕：可以使黑色的點變大

kernel=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(10,10))
ero=cv2.erode(image,kernel)
show(ero)

循環進行多次腐蝕：

show(image)
kernel=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(10,10))
for i in range(2):
    ero=cv2.erode(image,kernel,iterations=i+1)
    show(ero)

圖像的膨脹，使白色的點變大，用於去除圖像當中的黑點：

show(image)#利用卷積將圖像進行膨脹，求解的是區域最大值，腐蝕則是求解的區域最小值
dilation=cv2.dilate(image,kernel)
show(dilation)#用於去除圖像當中黑色的小點

循環去除：

image=imread('123.jpg')
show(image)
kernel=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(21,21))
for i in range(3):
    ero=cv2.erode(image,kernel,iterations=i+1)
    show(dilation)

下面是處理朱茵圖片進行膨脹的效果：