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python图像处理（八）
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图像的膨胀(dilation)和腐蚀(erosion)是两种基本的形态学运算，主要用来寻找图像中的极大区域和极小区域，其中膨胀类似与 '领域扩张' ，将图像的高亮区域或白色部分进行扩张，其运行结果图比原图的高亮区域更大。腐蚀类似 '领域被蚕食' ，将图像中的高亮区域或白色部分进行缩减细化，其运行结果图比原图的高亮区域更小。 一、基础知识1.图像膨胀 膨胀的运算符是“⊕”，其定义如下：
该公式表示用B来对图像A进行膨胀处理，其中B是一个卷积模板或卷积核，其形状可以为正方形或圆形，通过模板B与图像A进行卷积计算，扫描图像中的每一个像素点，用模板元素与二值图像元素做“与”运算，如果都为0，那么目标像素点为0，否则为1。从而计算B覆盖区域的像素点最大值，并用该值替换参考点的像素值实现膨胀。下图是将左边的原始图像A膨胀处理为右边的效果图A⊕B。
2.图像腐蚀 腐蚀的运算符是“－”，其定义如下：
该公式表示图像A用卷积模板B来进行腐蚀处理，通过模板B与图像A进行卷积计算，得出B覆盖区域的像素点最小值，并用这个最小值来替代参考点的像素值。如图所示，将左边的原始图像A腐蚀处理为右边的效果图A-B。
处理结果如下：
二、图像腐蚀 1.理论基础 形态学转换主要针对的是二值图像（0或1）。 图像腐蚀类似于“领域被蚕食”，将图像中的高亮区域或白色部分进行缩减细化，其运行结果图比原图的高亮区域更小。其主要包括两个输入对象： （1）二值图像 （2）卷积核 2.函数原型 图像腐蚀主要使用erode函数 dst = cv2.erode(src, kernel, iterations)参数 dst表示处理的结果，src表示原图像，kernel表示卷积核，iterations表示迭代次数。注意：迭代次数默认是1，表示进行一次腐蚀，也可以根据需要进行多次迭代，进行多次腐蚀。 3.代码实现 import cv2 import numpy as np #读取图片 image = cv2.imread("E:/pythonProject/02.jpg",cv2.IMREAD_UNCHANGED) #设置卷积核 kernel = np.ones((10, 10), np.uint8) #图像腐蚀处理 erosion = cv2.erode(image, kernel) #显示窗口 cv2.imshow("erosion", erosion) cv2.imshow("image", image) #窗口等待 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()输出结果如下图所示：
卷积核取（10，10），可以看出细线已经被腐蚀掉了，较粗的轮廓线还在，此时可以设置迭代次数iterstions = 9，输出结果如下图所示：
三、图像膨胀 1.理论基础 图像膨胀是腐蚀操作的逆操作，类似于“领域扩张”，将图像中的高亮区域或白色部分进行扩张，其运行结果图比原图的高亮区域更大，线条变粗了，主要用于去噪。 (1) 图像被腐蚀后，去除了噪声，但是会压缩图像。 (2) 对腐蚀过的图像，进行膨胀处理，可以去除噪声，并且保持原有形状。
它也包括两个输入对象： (1)二值图像或原始图像 (2)卷积核 2.函数原型 图像膨胀主要使用dilate函数，其原型如下： dst = cv2.dilate(src, kernel, iterations)参数 dst表示处理的结果，src表示原图像，kernel表示卷积核，iterations表示迭代次数。注意：迭代次数默认是1，表示进行一次膨胀，也可以根据需要进行多次迭代，进行多次膨胀。通常进行1次膨胀即可。 3.代码实现 import cv2 import numpy as np #读取图片 image = cv2.imread("E:/pythonProject/02.jpg",cv2.IMREAD_UNCHANGED) #设置卷积核 kernel = np.ones((10, 10), np.uint8) #图像膨胀处理 result = cv2.dilate(image, kernel) #显示窗口 cv2.imshow("result", result) cv2.imshow("image", image) #窗口等待 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()输出结果如下图所示：
图像去噪通常需要先腐蚀后膨胀，这又称为开运算。 核心代码： erosion = cv2.erode(src, kernel) result = cv2.dilate(erosion, kernel)完整代码如下： import cv2 import numpy as np #读取图片 image = cv2.imread("E:/pythonProject/03.png",cv2.IMREAD_UNCHANGED) #设置卷积核 kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) #图像腐蚀处理 erosion = cv2.erode(image, kernel) #图像膨胀处理 result = cv2.dilate(image, kernel) #显示窗口 cv2.imshow("erosion", erosion) cv2.imshow("result", result) cv2.imshow("image", image) #窗口等待 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()输出结果如下所示：
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