腐蝕和膨脹是最基本的形態學操作，腐蝕和膨脹都是針對白色部分（高亮部分）而言的。

膨脹就是使圖像中高亮部分擴張，效果圖擁有比原圖更大的高亮區域；腐蝕是原圖中的高亮區域被蠶食，效果圖擁有比原圖更小的高亮區域。膨脹是求局部最大值的操作，腐蝕是求局部最小值的操作。

腐蝕

具體操作是：用一個結構元素掃描圖像中的每一個像素，用結構元素中的每一個像素與其覆蓋的像素做“與”操作，如果都為1，則該像素為1，否則為0。如下圖所示，結構A被結構B腐蝕后：

腐蝕的作用是：消除物體邊界點，使目標縮小，可以消除小于結構元素的噪聲點。

cv.erode(img,kernel,iterations)

• img: 要處理的圖像
• kernel: 核結構
• iterations: 腐蝕的次數，默認是1

膨脹

具體操作是：用一個結構元素掃描圖像中的每一個像素，用結構元素中的每一個像素與其覆蓋的像素做“與”操作，如果都為0，則該像素為0，否則為1。如下圖所示，結構A被結構B膨脹后：

膨脹作用是：將與物體接觸的所有背景點合并到物體中，使目標增大，可添補目標中的孔洞。

cv.dilate(img,kernel,iterations)

• img: 要處理的圖像

• kernel: 核結構

• iterations: 膨脹的次數，默認是1

import numpy as np import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt# 1 讀取圖像 img = cv.imread("./1.png")# 2 創建核結構 kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)# 3 圖像腐蝕和膨脹 erosion = cv.erode(img, kernel) # 腐蝕 dilate = cv.dilate(img, kernel) # 膨脹# 4 圖像展示 fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(10, 8), dpi=100) axes[0].imshow(img[:, :, ::-1]) axes[0].set_title("原圖") axes[1].imshow(erosion[:, :, ::-1]) axes[1].set_title("腐蝕后結果") axes[2].imshow(dilate[:, :, ::-1]) axes[2].set_title("膨脹后結果") plt.show()

總結

以上是生活随笔為你收集整理的OpenCV 腐蚀和膨胀的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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