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# -*-encoding:utf-8-*- import pytesseract from PIL import Image from PIL import ImageFilter from PIL import ImageFont from PIL import ImageDraw import numpy as np from PIL import Image import cv2 def main(): # img = cv2.imread("test001.jpg") #读取图片 # cv2.imshow("1",img) #显示图片 # cv2.waitKey(10000)# 延时10s # image = Image.open("test002.png") # img = image.convert('1') # 转化为灰度图 # img.show() img = cv2.imread("test002.png", 0) kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) # 全为1的过滤数组 print(kernel) # 腐蚀(去白小点)(取最小值) img2 = cv2.erode(img, kernel) # 腐蚀 cv2.imshow('canny', img2) cv2.waitKey(2000) # cv2.waitKey() # 膨胀(去黑小点)(取最大值) img3 = cv2.dilate(img, kernel) # 膨胀 cv2.imshow('canny', img3) cv2.waitKey(2000) # cv2.waitKey() # 先腐蚀后膨胀叫开运算(因为先腐蚀会分开物体,这样容易记住),其作用是:分离物体,消除小区域。 opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 开运算 cv2.imshow('canny', opening) cv2.waitKey(2000) # 闭运算则相反:先膨胀后腐蚀(先膨胀会使白色的部分扩张,以至于消除/"闭合"物体里面的小黑洞,所以叫闭运算) closing = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) # 闭运算 cv2.imshow('canny', closing) cv2.waitKey(2000) if __name__ == '__main__': main()
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