小编写这篇文章的一个主要目的,主要是来给大家做个解答,解答的内容是利用Python Opencv,去获取相关的卷积核的代码,然后再用自己的方式,把这个代码去进行实现。就具体内容,下面给大家详细解答下。
1.cv2.getStructuringElement(shape,ksize,anchor=(-1,-1))
该函数构造并返回可进一步传递给createMorphologyFilter()、Correase()、Explate()或morphologyEx()的结构元素。但您也可以自己构造任意的二进制掩码,并将其用作结构元素。
2.函数讲解
getStructuringElement(shape,ksize,anchor=None):
Shape:结构单元使用的类型;
Ksize:卷积核的大小,如(3,3),(5,5)……。
Anchor:卷积核的锚点位置,默认为中心位置,其值为(-1,-1);
3.代码实战
import os import cv2 import numpy as np def ErodeFilterRect(img_path='images/lenna.png'): img_src=cv2.imread(img_path) img=cv2.resize(src=img_src,dsize=(500,500)) img=cv2.cvtColor(src=img,code=cv2.COLOR_BGR2GRAY) #kernel=np.ones((7,7),dtype=np.uint8) kernel=cv2.getStructuringElement(shape=cv2.MORPH_RECT,ksize=(3,3)) print(kernel) img=cv2.erode(src=img,kernel=kernel,iterations=1) cv2.imshow('img_src',img_src) cv2.imshow('img',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() def ErodeFilterELLIPSE(img_path='images/lenna.png'): img_src=cv2.imread(img_path) img=cv2.resize(src=img_src,dsize=(500,500)) img=cv2.cvtColor(src=img,code=cv2.COLOR_BGR2GRAY) #kernel=np.ones((7,7),dtype=np.uint8) kernel=cv2.getStructuringElement(shape=cv2.MORPH_ELLIPSE,ksize=(3,3)) print(kernel) img=cv2.erode(src=img,kernel=kernel,iterations=1) cv2.imshow('img_src',img_src) cv2.imshow('img',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() def ErodeFilterCROSS(img_path='images/lenna.png'): img_src=cv2.imread(img_path) img=cv2.resize(src=img_src,dsize=(500,500)) img=cv2.cvtColor(src=img,code=cv2.COLOR_BGR2GRAY) #kernel=np.ones((7,7),dtype=np.uint8) kernel=cv2.getStructuringElement(shape=cv2.MORPH_CROSS,ksize=(3,3)) print(kernel) img=cv2.erode(src=img,kernel=kernel,iterations=1) cv2.imshow('img_src',img_src) cv2.imshow('img',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() if __name__=='__main__': print('Pycharm') #ErodeFilterRect() #ErodeFilterELLIPSE() ErodeFilterCROSS()
综上所述,这篇文章就给大家解答完毕,希望可以给大家带来帮助。
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摘要:但无论是用于何种用途,这些图像都需要进行处理。图像处理中的常见任务包括显示图像,基本操作如裁剪翻转旋转等,图像分割,分类和特征提取,图像恢复和图像识别。图像处理系统有时被称为图像处理的瑞士军刀。 showImg(https://segmentfault.com/img/remote/1460000019631626); 原文标题:10 Python image manipulation...
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