while True: if np.sum(dst) == 0: break kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (7, 7)) dst = cv2.erode(dst, kernel, None, None, 1) open_dst = cv2.morphologyEx(dst, cv2.MORPH_OPEN, kernel) result = dst - open_dst skeleton = skeleton + result cv2.imshow('skeleton', skeleton) cv2.waitKey(1)
时间: 2024-03-31 16:35:14 浏览: 12
这段代码是在进行形态学细化(Skeletionization)操作,用于把一个二值图像细化成单像素宽度的骨架。具体解释如下:
1. `while True:` 表示一个无限循环,只有满足退出条件才会退出。
2. `if np.sum(dst) == 0: break` 表示当 `dst` 中所有像素的和为0时,退出循环。这里的 `dst` 是一个二值图像,如果所有像素的和为0,则说明已经细化到只剩下骨架了。
3. `kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (7, 7))` 创建一个 7x7 的十字形结构元素。
4. `dst = cv2.erode(dst, kernel, None, None, 1)` 使用 `erode()` 函数进行腐蚀操作,把图像中的白色区域变小一点。
5. `open_dst = cv2.morphologyEx(dst, cv2.MORPH_OPEN, kernel)` 使用 `morphologyEx()` 函数对 `dst` 进行开运算,去掉小的白色块。
6. `result = dst - open_dst` 用 `dst` 减去 `open_dst`,得到细化后的骨架。
7. `skeleton = skeleton + result` 把每次得到的骨架累加到 `skeleton` 中。
8. `cv2.imshow('skeleton', skeleton)` 显示细化后的骨架。
9. `cv2.waitKey(1)` 等待键盘输入,等待时间为1毫秒。
这段代码可以用于数字识别等应用场景中,对于一张手写数字的二值图像,通过形态学细化可以得到数字的骨架,从而更好地提取数字的特征。