对二值图像进行膨胀处理
【摘要】本文，介绍数学形态学处理里面的膨胀处理。给出如下图片，后面的图片是对前面的图片放大的效果，每一个方格代表一个像素。我们对前面的图片
本文，介绍数学形态学处理里面的膨胀处理。
给出如下图片，后面的图片是对前面的图片放大的效果，每一个方格代表一个像素。
我们对前面的图片进行膨胀处理，并放大以便于查看。
考虑某个像素连带周围8个像素，这9个像素排列出一个3*3的格子阵。
比如img[6,6]对应的格子阵是img[5:8,5:8]，里面的像素全部都是黑色的。
像素img[6,13]的格子阵有三个白色像素：
img[5:8,12:15]
如果某个像素周围有白色像素，就把这个像素变成白色，否则保持不变。
为此，先得在原图上下左右各增加一排像素，防止出现边界效应。
img0=np.zeros((27,27))
img0[1:26,1:26]=img
开始处理图片：
for i in range(25):
for j in range(25):
if np.sum(img0[i+1:i+3,j+1:j+3])>0:
img[i,j]=255
效果如下。
连续两次膨胀处理的效果。
连续三次膨胀的效果。
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