python - 形态转换opencv noob问题

Question

希望大家今天过得愉快。所以我在这里在树莓派上学习python，opencv，我希望有人可以解释下面的代码，我从https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_morphological_ops/py_morphological_ops.html中读到了内容，但没有解释迭代的含义以及如何选择最佳的迭代？以及物体检测有什么用，
谢谢。

for frame in cam.capture_continuous(raw, format="bgr", use_video_port=True):
        frame = frame.array
        hsv = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2HSV)
        
        mask = cv2.inRange(hsv,colorLower,colorUpper)
        mask = cv2.blur(mask,(3,3))
        mask= cv2.dilate(mask,None,iterations=5)
        mask= cv2.erode(mask,None,iterations=1)
        mask= cv2.dilate(mask,None,iterations=3)
        
        me,thresh = cv2.threshold(mask,127,255,cv2.THRESH_BINARY)
    
        cnts = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2]
        center = None

Answer 1

无论哪种方式，这都是一个很明显的概念，如documentation所述:

iterations: number of times dilation is applied.

因此 iterations=5意味着我们连续进行了5次扩张。
关于此过程的应用程序，我建议您阅读 Eroding and Dilating Tutorial from OpenCV，该文件非常清楚地说明了这些方法的工作原理，但绝对的基本原理是我们需要腐 eclipse 和扩张以去除图像中的噪声，并关闭不会t形成一个坚实的轮廓。
这种转换的目的是使我们正在寻找的对象具有非常坚固的图像，以便以后检测轮廓。
根据视频，摄像机功能，分辨率，噪声量等的不同，我们应用的迭代和变换次数的值会有很大差异。您应该进行实验并找到适合您特定情况的最佳值，或者进行常规腐 eclipse +扩张，希望最好。