cv2.dilate（）详解

cv2.dilate()是图像处理中的一种形态学运算，用于增加图像中白色区域的大小，通常用于填充图像中小孔或连接有缺陷的边缘。cv2.dilate()函数可以对图像进行膨胀操作，即将图像中的小白点扩大到更大的区域。

语法：

dst = cv2.dilate(src, kernel[, iterations[, borderType[, borderValue]]])

参数：

• src – 输入图像。

• kernel – 扫描补偿点的卷积核。

• iterations – 形态学运算的重复次数。

• borderType – 像素外推类型。

• borderValue – 当边界模式为常量时使用的边界值。

返回值：dst – 输出图像。

示例：

下面的示例程序演示了如何使用cv2.dilate()函数对图像进行膨胀操作：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('test.jpg',0)
kernel = np.ones((5,5),np.uint8) #定义卷积核
dilation = cv2.dilate(img,kernel,iterations = 1) #进行膨胀操作

cv2.imshow('Input',img)
cv2.imshow('Output',dilation)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述示例代码中，我们读取了一张图像并定义了一个5x5的卷积核。使用cv2.dilate()函数进行膨胀操作，iterations = 1表示我们只进行了一次膨胀操作。最后显示了原始图像和膨胀操作后的图像。