Opencv怎样实现卷积核的，方法及代码是什么-群英

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这篇文章给大家介绍了“Opencv怎样实现卷积核的，方法及代码是什么”的相关知识，讲解详细，步骤过程清晰，有一定的借鉴学习价值，因此分享给大家做个参考，感兴趣的朋友接下来一起跟随小编看看吧。

1.cv2.getStructuringElement（shape,ksize,anchor=（-1，-1））

该函数构造并返回可进一步传递给createMorphologyFilter（）、Correase（）、Explate（）或morphologyEx（）的结构元素。但您也可以自己构造任意的二进制掩码，并将其用作结构元素。

2.函数讲解

getStructuringElement(shape, ksize, anchor=None):

Shape:结构单元使用的类型；
Ksize:卷积核的大小，如（3,3），（5,5）……。
Anchor:卷积核的锚点位置，默认为中心位置，其值为（-1，-1）；

3.代码实战

import os
import cv2
import numpy as np
def ErodeFilterRect(img_path='images/lenna.png'):
    img_src=cv2.imread(img_path)
    img=cv2.resize(src=img_src,dsize=(500,500))
    img=cv2.cvtColor(src=img,code=cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # kernel=np.ones((7,7),dtype=np.uint8)
    kernel=cv2.getStructuringElement(shape=cv2.MORPH_RECT,ksize=(3,3))
    print(kernel)
    img=cv2.erode(src=img,kernel=kernel,iterations=1)
    cv2.imshow('img_src',img_src)
    cv2.imshow('img',img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
def ErodeFilterELLIPSE(img_path='images/lenna.png'):
    img_src=cv2.imread(img_path)
    img=cv2.resize(src=img_src,dsize=(500,500))
    img=cv2.cvtColor(src=img,code=cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # kernel=np.ones((7,7),dtype=np.uint8)
    kernel=cv2.getStructuringElement(shape=cv2.MORPH_ELLIPSE,ksize=(3,3))
    print(kernel)
    img=cv2.erode(src=img,kernel=kernel,iterations=1)
    cv2.imshow('img_src',img_src)
    cv2.imshow('img',img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
    
def ErodeFilterCROSS(img_path='images/lenna.png'):
    img_src=cv2.imread(img_path)
    img=cv2.resize(src=img_src,dsize=(500,500))
    img=cv2.cvtColor(src=img,code=cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # kernel=np.ones((7,7),dtype=np.uint8)
    kernel=cv2.getStructuringElement(shape=cv2.MORPH_CROSS,ksize=(3,3))
    print(kernel)
    img=cv2.erode(src=img,kernel=kernel,iterations=1)
    cv2.imshow('img_src',img_src)
    cv2.imshow('img',img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
if __name__ == '__main__':
    print('Pycharm')
    # ErodeFilterRect()
    # ErodeFilterELLIPSE()
    ErodeFilterCROSS()