图像形态学操作（连通性、腐蚀、膨胀）

相关概念

形态学操作-腐蚀

参数：

• img: 要处理的图像
• kernal :核结构
• iteration ：腐蚀的次数，默认是1

形态学操作-膨胀

参数：

• img : 要处理的图像
• kernal : 核结构
• iteration : 膨胀的次数，默认为1

import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from pylab import mpl

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
#读取图像
img = cv.imread("lena.png")

#创建核结构

kernal = np.ones((5,5),np.uint8)

#图像的腐蚀和膨胀
erosion = cv.erode(img,kernal)  #腐蚀

dilate = cv.dilate(img,kernal)

#图像的显示
#使用 Matplotlib 库创建一个包含 1 行 3 列的子图网格（Grid），并设置整个图形的大小为 5x4 英寸，分辨率为 100 dpi
fig,axes = plt.subplots(nrows=1,ncols=3,figsize=(5,4),dpi=100)
axes[0].imshow(img[:,:,::-1])
axes[0].set_title("原图")

axes[1].imshow(erosion[:,:,::-1])
axes[1].set_title("腐蚀后结果")

axes[2].imshow(dilate[:,:,::-1])
axes[2].set_title("膨胀后结果")
plt .show()

结果展示