我最近搜索了类似expate。我刚刚指出，cv2.expatee((只适用于矩阵中的正数。还具有小于<0只是导致膨胀后的0值。有没有一种方法可以取正和负。矩阵中的值？
例如：
output before dilate:
Matrix_M[0,:,:].min() = -0.4797
kernel = np.ones((3, 3), 'uint8')
Matrix_M[0,:,:] = cv2.dilate(Matrix_M[0,:,:],kernel,iterations=1)
output after using cv2.dilate:
Matrix_M[0,:,:].min() = 0.0
将cv2.dilate函数与kernel = np.ones((3, 3), 'uint8')一起应用会导致values >= 0.在本例中，cv2.dilate函数消除了矩阵中的负值。我的问题是，是否有一个函数可以处理neg。和正值所以在应用了一种cv2.dilate函数之后，它也由-0.4794这样的最小值组成？也许有人知道线索？
提前感谢！
我建议扩大绝对值，然后重新否定它们。
伪码：
data = Matrix_M[0,:,:]
is_negative = data < 0
dilated = cv2.dilate(np.abs(data), data,kernel,iterations=1)
dilated[is_negative] *= -1