def pic(imm): ret, binary = cv2.threshold(imm, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)# 二值化 k = np.ones((9, 9), np.uint8)#定义核 binary = cv2.erode(binary, k) return binary请按照这样的格式给出一个膨胀的函数
时间: 2024-03-27 12:40:30 浏览: 16
以下是一个类似上述代码的膨胀函数的示例:
```
def pic(imm):
ret, binary = cv2.threshold(imm, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU) # 二值化
k = np.ones((9, 9), np.uint8) # 定义核
binary = cv2.dilate(binary, k) # 膨胀操作
return binary
```
与上述代码不同的是,这里使用了cv2.dilate()函数进行膨胀操作,将核内所有像素值为1的位置替换为255,以此来扩大白色区域。
相关问题
ret, binary = cv2.threshold(imm, 240, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
这段代码使用OpenCV库中的cv2.threshold函数对图像进行二值化处理。函数的第一个参数imm是输入图像,第二个参数240是阈值,像素值大于等于阈值的像素被设为255(白色),小于阈值的像素被设为0(黑色)。第三个参数255是指定输出图像中高于阈值的像素值。第四个参数cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU是指定使用OTSU算法自动选择最佳阈值进行二值化。函数的返回值ret是OTSU算法选择的最佳阈值,binary是输出的二值化图像。
imm = pic(imm) # 二值化处理,将图像转换为黑白图像 ret, thresh = cv2.threshold(imm, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 寻找图像中的边缘 contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 绘制边缘 cv2.drawContours(imm, contours, -1, (0, 255, 0), 3)为什么没有标出框来
根据你提供的代码,这部分代码对图像进行了二值化处理,然后寻找图像中的边缘,并绘制出边缘,但是并没有标出框来。如果你想要标出框来,可以使用cv2.boundingRect()函数来计算轮廓的边界框并绘制矩形。示例代码如下:
```
imm = pic(imm) # 二值化处理,将图像转换为黑白图像
ret, thresh = cv2.threshold(imm, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 寻找图像中的边缘
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 绘制边缘
for contour in contours:
# 计算轮廓的边界框
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
# 绘制矩形框
cv2.rectangle(imm, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 3)
```
这样就可以在图像上标出框来了。