在OpenCV中,可以使用cv2.erode()函数来进行图像的腐蚀操作,使用cv2.dilate()函数来进行图像的膨胀操作。
import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 定义卷积核 kernel = np.ones((5,5), np.uint8) # 腐蚀操作 eroded_img = cv2.erode(img, kernel, iterations=1) # 膨胀操作 dilated_img = cv2.dilate(img, kernel, iterations=1) # 显示图像 cv2.imshow('Original Image', img) cv2.imshow('Eroded Image', eroded_img) cv2.imshow('Dilated Image', dilated_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
在上面的示例中,首先读取了一张灰度图像,然后定义了一个5x5的卷积核,接着分别对图像进行了腐蚀和膨胀操作,并显示了原始图像、腐蚀后的图像和膨胀后的图像。