图像的腐蚀与膨胀

基于OpenMV平台进行开发

运算流程：

1.图像分割

2.图像腐蚀

3.图像膨胀

实验结果：

图像腐蚀结果：

图像膨胀结果：

实验代码：

import pyb, sensor, image      

sensor.reset()      

sensor.set_framesize(sensor.QVGA)      

#设置阈值      

grayscale_thres = (170, 255)      

while(True):      

sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)      

img = sensor.snapshot()      

#先对图像进行分割，二值化，将在阈值内的区域变为白色，阈值外区域变为黑色      

img.binary([grayscale_thres])      

#对图像边缘进行侵蚀，侵蚀函数erode(size, threshold=Auto)，size为      

#kernal的大小，去除边缘相邻处多余的点。threshold用来设置去除相邻点的个数，      

#threshold数值越大，被侵蚀掉的边缘点越多，边缘旁边白色杂点少；数值越小，      

#被侵蚀掉的边缘点越少，边缘旁边的白色杂点越多。      

img.erode(2)      

#对图像边缘进行膨胀，膨胀函数image.dilate(size, threshold=Auto)，size为      

#kernal的大小，使边缘膨胀。threshold用来设置去除相邻点的个数，threshold数值      

#越大，边缘越膨胀；      

#数值越小，边缘膨胀的小。      

img.dilate(2)