二值化图像中,对接触图像边缘的区域用腐蚀算法,对没有接触图像边缘的区域用膨胀算法,python代码
时间: 2023-08-28 22:06:12 浏览: 34
以下是Python代码实现:
```python
import cv2
# 读入图像
img = cv2.imread('input_image.png', 0)
# 二值化图像
_, thresh_img = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
# 定义结构元素
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
# 腐蚀操作
erosion_img = cv2.erode(thresh_img, kernel, iterations=1)
# 膨胀操作
dilation_img = cv2.dilate(thresh_img, kernel, iterations=1)
# 判断边缘
edges = cv2.Canny(thresh_img, 100, 200)
# 用腐蚀算法对接触边缘进行处理
erosion_edges = cv2.erode(edges, kernel, iterations=1)
# 将腐蚀边缘和膨胀图像进行合并
result_img = cv2.bitwise_or(erosion_edges, dilation_img)
# 显示结果
cv2.imshow('Result', result_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个代码中,我们首先读入并二值化原始图像,然后定义了一个结构元素用于后续的腐蚀和膨胀操作。接着,我们使用腐蚀和膨胀算法分别处理图像的不同区域。然后我们使用Canny算法判断图像边缘,并使用腐蚀算法处理接触边缘部分。最后,我们将腐蚀边缘和膨胀图像进行合并,得到最终结果。