公式文書：
DILATE（拡張）：
関数のプロトタイプ↑
パラメータ説明↑
cv.erode（腐食）及び他の類似の使用。
第二のテスト：拡張や腐食
1 ＃ライタ：[email protected] 2 ＃日：2020年3月22日 。3 インポートCV2 AS CV 。4 インポートnumpyのAS NP 。5 。6イメージcv.imread =（" ../paojie.jpg " ） 。7イメージ= cv.cvtColor（画像、cv.COLOR_RGB2GRAY） 。8 位バイナリ画像定義された閾値は127である得る 。9 ＃RET、THRESH1 = cv.threshold（画像、127255、cv.THRESH_BINARY） 10 ＃適切な二値画像が自動的に計算された閾値を取得する 。11 RET、THRESH1 = cv.threshold（画像、0,255、cv.THRESH_BINARY + cv.THRESH_OTSU） 12である Black_and_White =thresh1.copy（） 13は、 14の ＃は腐食画像を得る、3×3のコンボリューションカーネルサイズは 15 erode_result = cv.erode（THRESH1、（3,3 ）） 16 位拡大画像を得る、3×3のコンボリューションカーネルサイズは 17 = cv.dilate dilate_result（THRESH1、（3,3 ）） 18である 。19 cv.imshow（' Black_and_White ' 、Black_and_White） 20は cv.imshow（" erode_result " 、erode_result） 21である cv.imshow（" dilate_result " 、dilate_result） 22であり、 CV .waitKey（0） 23 cv.destroyAllWindows（）
3つの実験の出力：
オリジナル（左）、画像伸張（中央）、腐食の画像（右）↑
4つの実験：開閉操作
1 ＃ライタ：[email protected] 2 ＃日：2020年3月22日 。3 インポートCV2 AS CV 。4 インポートnumpyのAS NP 。5 。6イメージcv.imread =（" ../paojie.jpg " ） 。7イメージ= cv.cvtColor（画像、cv.COLOR_RGB2GRAY） 。8 位バイナリ画像定義された閾値は127である得る 。9 ＃RET、THRESH1 = cv.threshold（画像、127255、cv.THRESH_BINARY） 10 ＃適切な二値画像が自動的に計算された閾値を取得する 。11 RET、THRESH1 = cv.threshold（画像、0,255、cv.THRESH_BINARY + cv.THRESH_OTSU） 12である Black_and_White =thresh1.copy（） 13 14 ＃闭运算 15閉鎖= cv.morphologyEx（THRESH1、cv.MORPH_CLOSE、カーネル=（3,3 ）） 16 ＃开运算 17開口= cv.morphologyEx（THRESH1、cv.MORPH_OPEN、カーネル= （3,3 ）） 18 19 cv.imshow（' Black_and_White ' 、Black_and_White） 20 cv.imshow（" 閉" 開閉） 21 cv.imshow（" 開口部" 、開口部） 22 cv.waitKey（0） 23 CV。 destroyAllWindows（）
ファイブ実験出力：
オリジナル（左）、およびクローズ操作（中）、開動作（右）↑
六。形態学的勾配は、画像のエッジの形態学的勾配を検出するために、輪郭画像を得
腐食や拡張の違いを得：エッジ
函数：勾配= cv.morphologyEx（IMG、cv.MORPH_GRADIENT、カーネル）
七つの結果：
膨張 - =腐食画像エッジ（輪郭画像）↑
最後の言葉で書かれエイト：
参考になりましこの記事は、オハイオ州のように指すように覚えていれば書き込みは、容易ではありません！
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