dilate
函数功能
dilate函数用于对图像进行膨胀操作，在图像处理和计算机视觉中广泛应用于特征增强和形状分析。膨胀是形态学操作的一种，它可以增强图像中的高亮区域，通常用于去除小的噪声、填充物体的孔洞或连接相邻的物体。膨胀操作通过使用结构元素（卷积核）来扩展图像中亮区域的边界。
函数接口
1 | cv2.dilate(src, kernel, anchor=None, iterations=1, borderType=cv2.BORDER_CONSTANT, borderValue=None) |
参数
参数名 |
描述 |
取值范围 |
输入/输出 |
|---|---|---|---|
src |
输入图像（通常是二值图像或灰度图像）。 |
非空 |
输入 |
kernel |
结构元素，用于膨胀操作，通常为一个矩阵。 |
非空 |
输入 |
anchor |
锚点位置，默认为None，表示结构元素的中心。 |
tuple类型，格式为 (x, y) x：水平偏移量，范围 [0, kernel_width-1] y：垂直偏移量，范围 [0, kernel_height-1] kernel_width和kernel_height由kernel参数决定 |
输入 |
iterations |
膨胀操作的次数，默认为1。增加此值将进一步扩展图像。 |
非负整数（通常为1或更高） |
输入 |
borderType |
边界模式，默认为cv2.BORDER_CONSTANT。可以选择不同的边界处理方式，KPCV只支持 BORDER_CONSTANT处理方式 |
取值为cv2.BORDER_* 常量，如cv2.BORDER_CONSTANT、cv2.BORDER_REPLICATE、cv2.BORDER_REFLECT等 |
输入 |
borderValue |
边界填充的常数值，通常为0，但可以指定为其他值，只有在borderType为BORDER_CONSTANT时有效。 |
可以是任何float或int数字，默认是0 |
输入 |
返回值
- 成功：返回KP_CV_SUCCESS;。
- 失败：返回错误码。
错误码
错误码 |
描述 |
|---|---|
INVALID_PARAM_MSG |
参数“src”存在空指针。 |
NOT_SUPPORT_MSG |
src不是3通道的uint8类型图像，输入的图像错误或不是“borderType”支持的模式或“kernel”输入错误。 |
示例
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 | import numpy as np import cv2 # 创建一个5x5的简单图像 src = np.array([[0, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 1, 1, 0], [0, 1, 0, 1, 0], [0, 1, 1, 1, 0], [0, 0, 0, 0, 0]], dtype=np.uint8) #膨胀操作的核 kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) dst = cv2.dilate(src, kernel, iterations=1) print(dst) |
运行结果：
1 2 3 4 5 | [[1 1 1 1 1] [1 1 1 1 1] [1 1 1 1 1] [1 1 1 1 1] [1 1 1 1 1]] |