Python 调用OpenCV函数时，原始numpy数组会发生什么情况？

我一直试图加快我的计算机视觉代码，但遇到了一个问题。如果我使用OpenCV函数，它主要将数据存储在numpy数组中，那么输出是一个确定大小的新数组，通常与源图像大小相同。我知道，如果我选择的名称不是源，那么我现在有两个不同的数组，但是如果我将它命名为相同的名称，会发生什么呢？例如：

import numpy as np
import cv2

img = cv2.imread('IMG_1478.jpg', 1)
cv2.imshow('img', img)
dilation = np.ones((10, 10), "uint8")
img = cv2.dilate(img, dilation)
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

如果我仍然在创建数组的副本，我假设我有两个不同的数组，它们位于不同的内存地址，但具有相同的字符串值。对吗？如果是这样，python中是否有任何方法可以删除原始图像而不删除新图像？类似于我在C中所能做的？我知道我可以使用一个不同的名称，这样我就可以删除原来的名称，我只是像现在这样提出这个问题，这样我就可以更好地理解python和opencv的内存分配方法。

img=cv2。diplate（img，diplicate）

将创建一个新数组，并将名称重新绑定到它。如果旧数组的ref计数变为零，则由

img

指向的旧数组将被释放

如果不希望

displate（）

创建新数组，可以将数组对象传递给

dst

参数

img=cv2.displate（img，displate）

将创建一个新数组，并将名称

img

重新绑定到它。如果旧数组的ref计数变为零，则由

img

指向的旧数组将被释放

如果不希望

displate（）

创建新数组，可以将数组对象传递给

dst

参数