腐蝕操作

#腐蝕操作 import cv2 import numpy as np img=cv2.imread("d:/ke.png") kernel = np.ones((3,3),np.uint8) erosion = cv2.erode(img,kernel,iterations = 1)#腐蝕操作 iterations控制腐蝕程度 erosion1 = cv2.erode(img,kernel,iterations = 2) erosion2 = cv2.erode(img,kernel,iterations = 3) res=np.hstack((img,erosion,erosion1,erosion2)) cv2.imshow('erosion', res) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

?

?膨脹操作

import cv2 import numpy as np img=cv2.imread("d:/ke.png") kernel=np.ones((3,3),np.uint8) img_diate=cv2.dilate(img,kernel,iterations=1) #膨脹操作 img_diate1=cv2.dilate(img,kernel,iterations=2) img_diate2=cv2.dilate(img,kernel,iterations=3) res=np.hstack((img_diate,img_diate1,img_diate2)) #水平展示 cv2.imshow("ditae",res) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

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?開閉運算

import cv2 import numpy as np img=cv2.imread("d:/ke.png") kernel=np.ones((3,3),np.uint8) open=cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_OPEN,kernel)#開運算：先腐蝕，后膨脹 close=cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_CLOSE,kernel)#關運算：先膨脹，后腐蝕 res=np.hstack((open,close)) cv2.imshow("kai vs close",res) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

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?梯度運算

#梯度運算 import cv2 import numpy as np img=cv2.imread("d:/ke.png") kernel=np.ones((3,3),np.uint8) dilate=cv2.dilate(img,kernel,iterations=3) #膨脹 erosion=cv2.erode(img,kernel,iterations=3) #腐蝕 gradient=cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_GRADIENT,kernel) #梯度 res=np.hstack((dilate,erosion,gradient)) cv2.imshow("show",res) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

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?禮帽與黑帽

禮帽 = 原始輸入-開運算結果

黑帽 = 閉運算-原始輸入

import cv2 import numpy as np img=cv2.imread("d:/ke.png") kernel=np.ones((3,3),np.uint8) tophar=cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_TOPHAT,kernel) #禮帽 blackhar=cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_BLACKHAT,kernel) #黑帽 res=np.hstack((tophar,blackhar)) cv2.imshow("hat",res) cv2.waitKey(0) cv2.destoryAllWindows()

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的opencv-python 图像基础处理（三）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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