python图形-形态学变换-膨胀

膨胀就是侵蚀的反操作，相当于一个矩形在图像内滑动，只要区域内有一个像素为1（只要区域内有一个像素为白的），整个区域就会变成1（整个区域就会变成白的），效果就是扩大了白色边缘。

作用：跟在侵蚀后去噪点；把两个分开的部分连接起来。

代码：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

img = cv2.imread('./i.png')

gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

plt.imshow(gray.copy(),cmap='gray')

# 3x3，1
kernel = np.ones((3,3),dtype=np.int8)
dilation1 = cv2.dilate(gray.copy(),kernel,iterations=1)

# 5x5，1
kernel = np.ones((5,5),dtype=np.int8)
dilation2 = cv2.dilate(gray.copy(),kernel,iterations=1)

# 5x5，2
kernel = np.ones((5,5),dtype=np.int8)
dilation3 = cv2.dilate(gray.copy(),kernel,iterations=2)

fig,(ax1,ax2,ax3,ax4) = plt.subplots(1,4,figsize=(20,8),sharex=True,sharey=True)

ax1.axis('off')
ax1.imshow(gray.copy(),cmap='gray')
ax1.set_title('orginal image')

ax2.axis('off')
ax2.imshow(dilation1,cmap='gray')
ax2.set_title('3X3,1')

ax3.axis('off')
ax3.imshow(dilation2,cmap='gray')
ax3.set_title('5X5,1')

ax4.axis('off')
ax4.imshow(dilation3,cmap='gray')
ax4.set_title('5X5,2')

效果图：