我正在尝试使用 Python OpenCVcv2.dilate()函数来弥补图像中的一些空白。请参阅下面的图片。
(1)原始图像的间隙要被封闭。
(2)迭代次数=10的扩张图像
(3)迭代次数=100的扩张图像和应该关闭的假设间隙。
为什么要dilate()保留这些空白？我错过了一些配置吗？
cv2.dilate(thresh, (3,3), iterations=dilate_interations)
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您必须调整内核大小，使其在图像的所有部分中至少包含一个非零元素。
这是来自OpenCV 文档：
如果内核下至少有一个像素为“1”，则像素元素为“1”</p>
这意味着如果您的内核太小，您的图像中可能会有一些间隙，这些间隙在任何给定方向上都比内核的大小更宽。请注意，我使用 numpy 生成了内核（我认为您在指定内核时犯了一个错误）。我用 (5,5) 的内核（而不是 (3,3) ）测试了您的代码，经过几次迭代，它填补了图像中的所有空白。您指定的(3,3)被视为大小为 (1,2) 的内核，而不是 3x3 内核：
import numpy as np
kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
cv2.dilate(myImage,kernel,iterations = 5)
于 2019-04-30T13:47:50.620 回答