使用 OpenCV 函数 erode() 侵蚀图像

在本程序中，我们将使用 OpenCV 函数 erode() 侵蚀图像。图像侵蚀是指缩小图像。如果核中的任何像素为 0，则核中的所有像素都将设为 0。在对图像应用侵蚀函数之前有一个条件，即图像应为灰度图像。

原始图像

算法

Step 1: Import cv2
Step 2: Import numpy.
Step 3: Read the image using imread().
Step 4: Define the kernel size using numpy ones.
Step 5: Pass the image and kernel to the erode function.
Step 6: Display the output.

示例代码

import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread('testimage.jpg')
kernel = np.ones((7,7), np.uint8)
image = cv2.erode(image, kernel)
cv2.imshow('Eroded Image', image)

输出

普拉萨德·纳克

更新于：2021 年 3 月 17 日

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