Python 图像处理丨图像腐蚀与图像膨胀

2022 年 7 月 13 日
本文字数：2088 字
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本文分享自华为云社区《[Python图像处理] 八.图像腐蚀与图像膨胀》，作者： eastmount 。

本篇文章主要讲解 Python 调用 OpenCV 实现图像腐蚀和图像膨胀的算法，基础性知识希望对您有所帮助。

1.基础理论
2.图像腐蚀代码实现
3.图像膨胀代码实现

一. 基础知识

（注：该部分参考作者论文《一种改进的 Sobel 算子及区域择优的身份证智能识别方法》）

图像的膨胀（Dilation）和腐蚀（侵蚀）是两种基本的形态学运算，主要用来寻找图像中的极大区域和极小区域。其中膨胀类似于"领域扩张"，将图像中的高亮区域或白色部分进行扩张，其运行结果图比原图的高亮区域更大；腐蚀类似于"领域被蚕食"，将图像中的高亮区域或白色部分进行缩减细化，其运行结果图比原图的高亮区域更小。

1.图像膨胀

膨胀的运算符是"⊕"，其定义如下：

该公式表示用 B 来对图像 A 进行膨胀处理，其中 B 是一个卷积模板或卷积核，其形状可以为正方形或圆形，通过模板 B 与图像 A 进行卷积计算，扫描图像中的每一个像素点，用模板元素与二值图像元素做"与"运算，如果都为 0，那么目标像素点为 0，否则为 1。从而计算 B 覆盖区域的像素点最大值，并用该值替换参考点的像素值实现膨胀。下图是将左边的原始图像 A 膨胀处理为右边的效果图 A⊕B。

处理结果如下图所示：

2.图像腐蚀

腐蚀的运算符是"－"，其定义如下：

该公式表示图像 A 用卷积模板 B 来进行腐蚀处理，通过模板 B 与图像 A 进行卷积计算，得出 B 覆盖区域的像素点最小值，并用这个最小值来替代参考点的像素值。如图所示，将左边的原始图像 A 腐蚀处理为右边的效果图 A-B。

处理结果如下图所示：

二. 图像腐蚀代码实现

1.基础理论

形态学转换主要针对的是二值图像（0 或 1）。图像腐蚀类似于"领域被蚕食"，将图像中的高亮区域或白色部分进行缩减细化，其运行结果图比原图的高亮区域更小。其主要包括两个输入对象：

二值图像
卷积核

卷积核是腐蚀中的关键数组，采用 numpy 库可以生成。卷积核的中心点逐个像素扫描原始图像，如下图所示：

被扫描到的原始图像中的像素点，只有当卷积核对应的元素值均为 1 时，其值才为 1，否则其值修改为 0。换句话说，遍历到的黄色点位置，其周围全部是白色，保留白色，否则变为黑色，图像腐蚀变小。

2.函数原型

图像腐蚀主要使用的函数为 erode，其原型如下：

dst = cv2.erode（src， kernel， iterations）

参数 dst 表示处理的结果，src 表示原图像，kernel 表示卷积核，iterations 表示迭代次数。下图表示 5*5 的卷积核，可以采用函数 np.ones（（5，5）， np.uint8）构建。

注意：迭代次数默认是 1，表示进行一次腐蚀，也可以根据需要进行多次迭代，进行多次腐蚀。

3.代码实现

完整代码如下所示：


#encoding:utf-8
import cv2
import numpy as np
#读取图片
src = cv2.imread('test01.jpg', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
#设置卷积核
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
#图像腐蚀处理
erosion = cv2.erode(src, kernel)
#显示图像
cv2.imshow("src", src)
cv2.imshow("result", erosion)
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

复制代码

输出结果如下图所示：

由图可见，干扰的细线被进行了清洗，但仍然有些轮廓，此时可设置迭代次数进行腐蚀。

侵蚀 = cv2.erode（src， kernel，iterations=9）

输出结果如下图所示：

三. 图像膨胀代码实现

1.基础理论

图像膨胀是腐蚀操作的逆操作，类似于“领域扩张”，将图像中的高亮区域或白色部分进行扩张，其运行结果图比原图的高亮区域更大，线条变粗了，主要用于去噪。

(1) 图像被腐蚀后，去除了噪声，但是会压缩图像。

(2) 对腐蚀过的图像，进行膨胀处理，可以去除噪声，并且保持原有形状。

它也包括两个输入对象：

(1)二值图像或原始图像

(2)卷积核

卷积核是腐蚀中的关键数组，采用 numpy 库可以生成。卷积核的中心点逐个像素扫描原始图像，如下图所示：

被扫描到的原始图像中的像素点，当卷积核对应的元素值只要有一个为 1 时，其值就为 1，否则为 0。

2.函数原型

图像膨胀主要使用的函数为 dilate，其原型如下：

dst = cv2.dilate（src， kernel， iterations）

注意：迭代次数默认是 1，表示进行一次膨胀，也可以根据需要进行多次迭代，进行多次膨胀。通常进行 1 次膨胀即可。

3.代码实现

完整代码如下所示：


#encoding:utf-8
import cv2
import numpy as np
#读取图片
src = cv2.imread('test02.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
#设置卷积核
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
#图像膨胀处理
erosion = cv2.dilate(src, kernel)
#显示图像
cv2.imshow("src", src)
cv2.imshow("result", erosion)
#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()