OpenCV-32 膨胀操作

膨胀是与腐蚀相反的操作,基本原理是只要保证卷积核的锚点是非0值,周边无论是0还是非0值,都变为0。

使用API---dilate(img, kernel, iterationms = 1)

示例代码如下:

复制代码
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("mashibing.png")
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (6, 6))
new_img = cv2.dilate(img, kernel, iterations=1)
cv2.imshow("img", np.hstack((img, new_img)))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果如下:

相关推荐
AI日报派送佬1 小时前
2026年10月14日AI行业日报|Gemini 4 Argon正式发布;小模型跨设备传播风险引发安全热议
网络·人工智能·openai·谷歌·deepseek·anthropic·ai日报
VidDown2 小时前
24fps 转 25fps 不只是改个数字:帧率转换、PAL/NTSC 与音频补偿
python·网络协议·音视频·视频编解码·视频
镜象科技2 小时前
职业院校AI心理健康解决方案怎么选?三个特殊场景与三类路线
人工智能
Leo.yuan2 小时前
企业Data Agent架构选型:帆软Dora基于NL2BI的现有BI体系复用方案
大数据·人工智能
朱涛的自习室2 小时前
70 美金的 Beyond Compare,我让 Gemini 4 和 DeepSeek 造个开源免费版(Day 2)
android·前端·人工智能
米小虾3 小时前
上下文:Agent 的眼睛里到底装着什么
人工智能·agent
米小虾3 小时前
Agent = 大脑 + 眼睛 + 手脚:一篇看懂现代 AI Agent 的骨架
人工智能
小小测试开发3 小时前
安全评测得分 0.9556 掉到 0.3257,只改了 top_k 和 prompt_style 之外的题面比例
人工智能·安全·prompt
slacker-kian3 小时前
[实践]-用LLM对文本结构化:把多段文本描述变成规范的 JSON 知识库
人工智能·llm·prompt·结构化·pydantic·one-shot 提示