膨胀¶

概要¶

本文讲解了数学形态学中的膨胀, 展示了不同迭代次数下的膨胀效果.

keywords 数学形态学膨胀

膨胀dilate¶

膨胀是势如破竹的秦国

膨胀与腐蚀其实刚好是一对相反的操作.

膨胀是将与物体接触的所有背景点合并到该物体中，使边界向外部扩张的过程。可以用来填补物体中的空洞。

具体运算过程

假如我们使用的是3*3 的核(有时也被称之为结构元素). 用核与其覆盖的二值图像做或 or操作

如果周边与其自身任意一个点为1，结果图像的该像素为1, 否则为0。

直观效果, 就是图像向外扩增一圈(变得丰满了).

膨胀我们要使用dilate 函数.

# 膨胀
erorsion_img = cv2.dilate(img, kernel, iterations=1)

因为操作都类似, 这里我们从简,不做过多讲解,还是以源码阅读为主.

源代码

src/dilate_demo.py

'''
    数学形态学 膨胀 dilate
'''
import cv2
import numpy as np

# 读入灰度图
img = cv2.imread("dao-bin.png", flags=cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 创建 核
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
# 膨胀
dilate_img = cv2.dilate(img, kernel, iterations=1)

cv2.imwrite('dao_dilate_k5.png', np.hstack((img, dilate_img)))