Python opencv イメージの腐食と拡張 (H5 バージョンのデモ付き)

画像の基本的な形態: 侵食と拡張 (侵食と拡張) の実現。

膨張効果: 画像がより明るく、より白くなります。

腐食効果: 画像がどんどん暗くなります

 

最初に膨張してから腐食することにより、ノイズを除去する効果もあります (写真の小さな黒い点が消えます)。

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1. 腐食 cv2.erode

腐食により画像の周囲の輪郭が拡大し、水泡ができたように見えます。

効果：

ホワイトノイズを除去し、画像を接続することができます。

文法：

img = cv2.erode(img, kernel, 1);

パラメータ 1: img 腐食する必要がある画像

パラメータ 2: カーネルはカーネルを腐食します。カーネルが大きくなるほど、腐食の影響はより顕著になります。

              kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)); //3 x 3 の長方形のカーネル

              粒の形状は3種類からお選びいただけます

              長方形: MORPH_RECT;     

              十字形状: MORPH_CROSS;   

              楕円: MORPH_ELLIPSE;

パラメータ 3:  1 腐食時間

完全なコード:

import cv2
# 读取图片。
img = cv2.imread("007.jpeg");
# 创建 3x3 矩形内核
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,3));
# 腐蚀
img = cv2.erode(img, kernel, 1);
# 显示图像
cv2.imshow("title", img);
# 进程不结束，一直保持显示状态
cv2.waitKey(0);
#销毁所有窗口
cv2.destroyAllWindows();

 

2. 拡張 cv2.dirated

腐食の逆処理とも言えます。

効果：

これは主にホワイト ノイズを除去するために使用され、一般に、侵食してから拡張することで、画像内のホワイト ノイズの影響を除去できます。

文法：

img = cv2.dilate(img, kernel, 1);

パラメータ 1: img 腐食する必要がある画像

パラメータ 2: カーネルはカーネルを拡張します。カーネルが大きくなるほど、拡張効果はより明白になります。

              kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)); //3 x 3 の長方形のカーネル

              粒の形状は3種類からお選びいただけます

              長方形: MORPH_RECT;     

              十字形状: MORPH_CROSS;   

              楕円: MORPH_ELLIPSE;

パラメータ 3:  1 倍の拡張

 

完全なコード:

import cv2
# 读取图片。
img = cv2.imread("007.jpeg");
# 创建 3x3 矩形内核
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,3));
# 膨胀
img = cv2.dilate(img, kernel, 1);
# 显示图像
cv2.imshow("title", img);
# 进程不结束，一直保持显示状态
cv2.waitKey(0);
#销毁所有窗口
cv2.destroyAllWindows();

 

H5 オンライン体験

H5版デモ体験を操作してパラメータの効果を体感できる

http://h5demo.yyfuncdn.com/2021/opencv/index.html

(継続的に更新および改善されます)