圖像的腐蝕與膨脹

基于OpenMV平台進行開發

運算流程：

1.圖像分割

2.圖像腐蝕

3.圖像膨脹

實驗結果：

圖像腐蝕結果：

圖像膨脹結果：

實驗代碼：

import pyb, sensor, image      

sensor.reset()      

sensor.set_framesize(sensor.QVGA)      

#設定門檻值      

grayscale_thres = (170, 255)      

while(True):      

sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)      

img = sensor.snapshot()      

#先對圖像進行分割，二值化，将在門檻值内的區域變為白色，門檻值外區域變為黑色      

img.binary([grayscale_thres])      

#對圖像邊緣進行侵蝕，侵蝕函數erode(size, threshold=Auto)，size為      

#kernal的大小，去除邊緣相鄰處多餘的點。threshold用來設定去除相鄰點的個數，      

#threshold數值越大，被侵蝕掉的邊緣點越多，邊緣旁邊白色雜點少；數值越小，      

#被侵蝕掉的邊緣點越少，邊緣旁邊的白色雜點越多。      

img.erode(2)      

#對圖像邊緣進行膨脹，膨脹函數image.dilate(size, threshold=Auto)，size為      

#kernal的大小，使邊緣膨脹。threshold用來設定去除相鄰點的個數，threshold數值      

#越大，邊緣越膨脹；      

#數值越小，邊緣膨脹的小。      

img.dilate(2)