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    膨脹

    概要

    本文講解了數學形態學中的膨脹, 展示了不同迭代次數下的膨脹效果.

    keywords 數學形態學 膨脹

    膨脹dilate

    膨脹是勢如破竹的秦國

    膨脹與腐蝕其實剛好是一對相反的操作.

    膨脹是將與物體接觸的所有背景點合并到該物體中,使邊界向外部擴張的過程??梢杂脕硖钛a物體中的空洞。

    具體運算過程

    假如我們使用的是3*3 的核(有時也被稱之為結構元素). 用核與其覆蓋的二值圖像做或 or操作

    如果周邊與其自身任意一個點為1,結果圖像的該像素為1, 否則為0。

    直觀效果, 就是圖像向外擴增一圈(變得豐滿了).

    mor-pri-dilation.gif

    膨脹我們要使用dilate 函數.

    # 膨脹
    erorsion_img = cv2.dilate(img, kernel, iterations=1)
    

    因為操作都類似, 這里我們從簡,不做過多講解,還是以源碼閱讀為主.

    源代碼

    src/dilate_demo.py

    '''
        數學形態學 膨脹 dilate
    '''
    import cv2
    import numpy as np
    
    # 讀入灰度圖
    img = cv2.imread("dao-bin.png", flags=cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    
    # 創建 核
    kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
    # 膨脹
    dilate_img = cv2.dilate(img, kernel, iterations=1)
    
    cv2.imwrite('dao_dilate_k5.png', np.hstack((img, dilate_img)))
    

    迭代次數1

    dao_dilate_k5_iter1

    原來稀疏的筆觸都被白色(邏輯1, 實際值為255)填滿(或者說他們聯合起來了).

    整體變得豐滿. 原來白色區域中的小黑點也不見了.

    迭代次數5

    dao_dilate_k5_iter5

    迭代次數10

    dao_dilate_k5_iter10

    隨著迭代次數的增多,白色區域逐漸膨大, 內部的黑色孤島被慢慢吞噬. 最終形成一個完整的, 連通的區域.

    這就像發家時候的秦國, 掃滅六國, 完成國家的大一統.


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