# -*- coding: utf-8 -*-
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Created on Fri Jan 27 11:30:12 2017

@author: khsk
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import numpy as np
import cv2 as c
import glob
import os

#8 Definition der Nachbarschaft
neiborhood8 = np.array([[1, 1, 1],
                            [1, 1, 1],
                            [1, 1, 1]],
                            np.uint8)

for path in glob.glob('./images/eupho/*'):
    if (os.path.basename(path) == 'Thumbs.db'):
        continue
    img = c.imread(path, 0) #Farbe ohne 0
    img_dilate = c.dilate(img, neiborhood8, iterations=1)
    img_diff = c.absdiff(img, img_dilate)
    img_diff_not = c.bitwise_not(img_diff)
    #gray = c.cvtColor(img_diff_not, c.COLOR_RGB2GRAY)
    
    #at = c.adaptiveThreshold(img_diff_not, 255, c.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, c.THRESH_BINARY, 7, 8) #Passen Sie int gut an
    c.imwrite(os.path.dirname(path) + '_clean_senga_color_gray/' + os.path.basename(path), img_diff_not)
    
c.imshow('test',img)
c.imshow('test2',img_dilate)
c.imshow('test3',img_diff)
c.imshow('test4',img_diff_not)
c.waitKey(10000)

c.destroyAllWindows()

Grundcode. Kommentieren Sie aus, ändern Sie Variablen und spielen Sie mit int-Werten. Es scheint eine Erweiterung von ungefähr 4 zu geben, aber wenn Sie es klarer machen wollen, dachte ich, dass es ungefähr 8 weitere sein könnten. Sofern nicht anders angegeben, erfolgt der Messwert jedoch in Graustufen.

</ i> Originalbild