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详解OpenCV膨胀
膨胀（Dilation）是图像处理中的一种形态学操作，用于增加图像中白色区域的大小或连接相邻的白色区域。这一操作通过将图像与一个结构元素进行卷积来实现。OpenCV 提供了 cv2.dilate 函数来执行膨胀操作。以下是一些关于 OpenCV 膨胀的详细解释：
python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
image = cv2.imread('dilation_image.jpg', 0) # 以灰度模式读取图像
# 定义膨胀核（结构元素）
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
# 应用膨胀操作
dilation = cv2.dilate(image, kernel, iterations=1)
# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Dilation', dilation)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
在上述代码中： cv2.imread(‘dilation_image.jpg’, 0) 读取灰度图像。你可以替换文件路径为你自己的图像文件。 np.ones((5, 5), np.uint8) 定义了一个 5x5 的正方形结构元素，所有元素的值为1。结构元素的大小和形状会影响膨胀的效果。 cv2.dilate(image, kernel, iterations=1) 执行膨胀操作，其中 image 是输入图像，kernel 是膨胀核，iterations 是膨胀操作的迭代次数。 膨胀操作通过将核与图像进行卷积，只要核覆盖的区域有一个白色像素，输出图像中的像素就为白色。这导致白色区域扩大，黑色区域缩小，从而连接相邻的白色区域，填充空洞。 膨胀操作常用于图像处理中的一些任务，如填充空洞、连接分离的区域、增强白色区域的大小等。结合腐蚀（Erosion）操作，可以实现开运算、闭运算等形态学操作，用于图像预处理和分割。 该博文为原创文章，未经博主同意不得转载。本文章博客地址：https://blog.csdn.net/weixin_39145520/article/details/134742710 |
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