1.cv2.dilate(src, kernel, iteration)
参数说明: src表示输入的图片， kernel表示方框的大小， iteration表示迭代的次数
膨胀操作原理：存在一个kernel，在图像上进行从左到右，从上到下的平移，如果方框中存在白色，那么这个方框内所有的颜色都是白色
代码：
1.读取带有毛躁的图片
2.使用cv2.erode进行腐蚀操作
3.使用cv2.dilate进行膨胀操作
import cv2 import numpy as np # 1.读入图片 img = cv2.imread('dige.png') cv2.imshow('original', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
# 2.进行腐蚀操作，去除边缘毛躁 erosion = cv2.erode(img, kernel, iterations=1) cv2.imshow('erosion', erosion) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
、
# 3. 进行膨胀操作 dilate = cv2.dilate(erosion, kernel, iterations=1) cv2.imshow('dilate', dilate) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
