Traitement de l'expansion et de la contraction de l'image

Environnement d'exécution

Google Colaboratory

Préparation du chargement d'images avec Google Colaboratory

python


from google.colab import files
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

Chargement des bibliothèques requises

python


import cv2 #opencv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
%matplotlib inline

Préparation d'image

python


img = plt.imread("/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/img/Lenna.bmp")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)

code

python


#Image originale
plt.subplot(2,3,1)
plt.title("Original", fontsize=10)
plt.imshow(gray)

kernel = np.ones((3,3),np.uint8)

#Sélectionnez celui avec une luminosité élevée dans la zone de taille de noyau étendue
plt.subplot(2,3,4)
plt.title("dilate", fontsize=10)
dst = cv2.dilate(gray,kernel,iterations = 1) #itérations: nombre d'extensions
plt.imshow(dst)

#Sélectionnez celui avec une faible luminosité dans la zone de taille du noyau de contraction
plt.subplot(2,3,5)
plt.title("erode", fontsize=10)
dst = cv2.erode(gray,kernel,iterations = 1) #itérations: nombre de retrait
plt.imshow(dst)

plt.show()

résultat

image.png

S'il est utilisé correctement, il peut être utilisé pour compléter les valeurs manquantes et supprimer le bruit.

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