wordpress 架站 电子书,上海网站备案需要多久,做今网站,那个网站详情页做的好形态学中的腐蚀操作一般处理的图像数据为二值的 cv2.erode(img,kernel,iterations 1) kernel表示拿多大的卷积核去腐蚀 iterations表示迭代次数 可以将一些带有毛毛的图像去毛毛化 原图
import cv2
import numpy as npdef show_photo(name,picture):cv2.imshow(name,picture)…形态学中的腐蚀操作一般处理的图像数据为二值的 cv2.erode(img,kernel,iterations 1) kernel表示拿多大的卷积核去腐蚀 iterations表示迭代次数 可以将一些带有毛毛的图像去毛毛化 原图
import cv2
import numpy as npdef show_photo(name,picture):cv2.imshow(name,picture)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()img cv2.imread(E:\Jupyter_workspace\study\data/jiaju.png)
show_photo(jiaju,img)去毛毛
import cv2
import numpy as npdef show_photo(name,picture):cv2.imshow(name,picture)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()img cv2.imread(E:\Jupyter_workspace\study\data/jiaju.png)
kernel np.ones((3,3),np.uint8)
erosion cv2.erode(img,kernel,iterations 1)
show_photo(erosion,erosion)当然这只是一个样例罢了 腐蚀操作其实就是对一些边缘进行剪切处理之后的照片会相对变细 下面进行迭代次数的演示
import cv2
import numpy as npdef show_photo(name,picture):cv2.imshow(name,picture)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()pie cv2.imread(E:\Jupyter_workspace\study\data/pie.png)
show_photo(pie,pie)
原图
不同的迭代次数也会对图片有着不同的影响
import cv2
import numpy as npdef show_photo(name,picture):cv2.imshow(name,picture)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()pie cv2.imread(E:\Jupyter_workspace\study\data/pie.png)kernel np.ones((30,30),np.uint8)
erosion_1 cv2.erode(pie,kernel,iterations 1)
erosion_2 cv2.erode(pie,kernel,iterations 2)
erosion_3 cv2.erode(pie,kernel,iterations 3)
res np.hstack((pie,erosion_1,erosion_2,erosion_3))show_photo(YT-1-2-3,res)不同的迭代次数的影响
