这篇教程OpenCV半小时掌握基本操作之腐蚀膨胀写得很实用，希望能帮到您。
【OpenCV】⚠️高手勿入! 半小时学会基本操作⚠️ 腐蚀膨胀
概述OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大. 今天小白就带大家一起携手走进 OpenCV 的世界. (第 10 课) 
腐蚀腐蚀 (Eroding) 会沿着图像边界向内收缩, 从而消除边界点. 
原图: 
例子: # 读取图片img = cv2.imread("white.jpg")# 腐蚀erode = cv2.erode(img, kernel=(3, 3), iterations=5)# 图片展示cv2.imshow("erode", erode)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()输出结果: 
我们可以看到旁边的一圈线基本不见了.
膨胀膨胀 (Dilating) 会沿着图像边界向外膨胀. 例子: # 读取图片img = cv2.imread("white.jpg")# 膨胀dilate = cv2.dilate(img, kernel=(3, 3), iterations=5)# 图片展示cv2.imshow("dilate", dilate)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()输出结果: 
开运算开运算: 先腐蚀 (Eroding) 在膨胀 (Dilating). 例子: # 开运算open = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, (3, 3), iterations=5)# 图像展示cv2.imshow('open', open)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()输出结果: 
闭运算开运算: 先膨胀 (Dilating), 再腐蚀 (Eroding). 例子: # 读取图片img = cv2.imread("white.jpg")# 闭运算close = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, (3, 3), iterations=5)# 图像展示cv2.imshow('close', close)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()输出结果: 
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