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一、腐蚀(Erode)
取符合模板的点, 用区域最小值代替中心位置值(锚点) 作用： 平滑对象边缘、弱化对象之间的连接。 opencv 中相关函数：(erode) 1 // C++ 2 /** 3 shape: 形状 4 MORPH_RECT 矩形 5 MORPH_CROSS 交叉形 十字型 6 MORPH_ELLIPSE 椭圆形 7 esize : 大小 8 anchor: 锚点，默认为中心 9 **/ 10 Mat getStructuringElement(int shape, Size esize, Point anchor = Point(-1, -1)); 11 12 /** 13 src: input Mat 14 dst: output Mat 15 element : kernel element 16 完整参数：https://docs.opencv.org/4.1.0/d4/d86/group__imgproc__filter.html#gaeb1e0c1033e3f6b891a25d0511362aeb 17 **/ 18 erode(const Mat& src, Mat&dst , const Mat& element) // 基本参数 
1 # python
2 # dst = cv.erode( src, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]] )
3
4 import cv2 as cv
5 import numpy as np
6
7 im = cv.imread("test.jpg")
8 gray = cv.cvtColor(im,cv.COLOR_BGR2GRAY)
9 ret,binary = cv.threshold(gray,0,255,cv.THRESH_BINARY_INV|cv.THRESH_OTSU)
10
11 # 获取 kerenl element
12 kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT,(5,5))
13 # 腐蚀
14 dst = cv.erode(binary,kernel)
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二、 膨胀(Dilate)
实现： 使用kernel 划过图像，将区域的最大值赋给锚点位置。 作用： 致使图像的亮区扩展，能起到平滑边缘的作用。 // C++ /** src: input Mat dst: output Mat kernel : kernel element 完整参数：https://docs.opencv.org/master/d4/d86/group__imgproc__filter.html#ga4ff0f3318642c4f469d0e11f242f3b6c **/#include void dilate(InputArray src, OutputArray dst , InputArray kernel) // 基本参数 三、边缘检测边缘检测一般步骤： 平滑去噪 对比度增强 计算梯度 过滤判断边缘 1、Canny 边缘检测 1 // C++ 2 #include 3 4 /** 5 image : 输入图像 6 edges : 输出图像 7 threshold1： 阈值1，高于该值 被认为时边缘 8 threshold2： 阈值2， 低于该值可认为不是边缘 9 若在两值之间，该像素仅连接一个高阈值的像素时被保留。 10 apertureSize ： kernel 大小，默认3 sobel kernel ,;取值 1 3 5 7 （奇数， |
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