opencv实现图像膨胀腐蚀代码

图像膨胀和腐蚀是数字图像处理中常用的基本操作。OpenCV库提供了实现这些操作的函数，以下是基本的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读入图片
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 定义卷积核
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)

# 图像膨胀
dilation = cv2.dilate(img, kernel, iterations=1)

# 图像腐蚀
erosion = cv2.erode(img, kernel, iterations=1)

# 显示结果
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Dilation', dilation)
cv2.imshow('Erosion', erosion)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先读入了一张灰度图像，然后定义了一个 $5 \times 5$ 的卷积核。接着，我们分别使用 `cv2.dilate()` 和 `cv2.erode()` 函数对原图进行膨胀和腐蚀操作，并设置了迭代次数为1。最后，我们使用 `cv2.imshow()` 函数展示了原图、膨胀后的图像和腐蚀后的图像。

需要注意的是，膨胀和腐蚀操作的核心思想是利用卷积核对图像进行滑动窗口操作，对窗口内的像素进行计算并更新当前像素值。膨胀操作会扩大图像中的白色区域，而腐蚀操作会缩小图像中的白色区域。迭代次数可以控制操作的程度，次数越多操作越明显。