1、膨胀和腐蚀的主要用途：消除噪声；分割出独立的图像元素，在图像中连接相邻的元素；寻找图像中明显的极大值或极小值区；求出图像的梯度；【注】：腐蚀和膨胀是对像素值大的部分而言的，即高亮白部分而不是黑色部分；膨胀是图像中的高亮部分进行膨胀，领域扩张，效果图拥有比原图更大的高亮区域；腐蚀是图像中的高亮部分被腐蚀掉，领域缩减，效果图拥有比原图更小的高亮区域；
2、膨胀原理：膨胀：求局部最大值；①定义一个卷积核B，核可以是任何的形状和大小，且拥有一个单独定义出来的参考点-锚点(anchorpoint)；通常和为带参考点的正方形或者圆盘，可将核称为模板或掩膜；②将核B与图像A进行卷积，计算核B覆盖区域的像素点最大值；③将这个最大值赋值给参考点指定的像素；因此，图像中的高亮区域逐渐增长。
3、腐蚀原理：腐蚀：局部最小值(与膨胀相反)；①定义一个卷积核B，核可以是任何的形状和大小，且拥有一个单独定义出来的参考点-锚点(anchorpoint)；通常和为带参考点的正方形或者圆盘，可将核称为模板或掩膜；②将核B与图像A进行卷积，计算核B覆盖区域的像素点最小值；③将这个最小值赋值给参考点指定的像素；因此，图像中的高亮区域逐渐减小。
4、OpenCV中膨胀函数-dilate()格式：void dilate(InputArray src,//输入OutputArray dst荑樊综鲶, //输出InputArray kernel, //核大小Point anchor=Point(-1,-1),// 锚位置，(-1，-1)为中心int iterations=1, //迭代次数int borderType=BORDER_CONSTANT,//图像边界像素模式const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue()//边界值)【注】：关于核，一般配合getStructuringElement()使用；getStructuringElement()：返回指定形状和尺寸的结构元素；格式：getStructuringElement(int shape, Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1));参数：shape：表核的形状，矩形MORPH_RECT;交叉形MORPH_CROSS;椭圆形MORPH_ELLIPSE;ksize:核尺寸大小；anchor：锚点的位置，锚点只影响形态学运算结果的偏移；
5、OpenCV中腐蚀函数-erode()格式：void erode(InputArray src,//输入OutputArray dst, //输出InputArray kernel, //核大小Point anchor=Point(-1,-1),// 锚位置，(-1，-1)为中心int iterations=1, //迭代次数int borderType=BORDER_CONSTANT,//图像边界像素模式const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue()//边界值)
6、形态学开运算：开运算(Open Operation)：先腐蚀后膨胀的过程；功能：消除小物体；在纤细处分离物体；平滑较大的边界并不明显改变其面积；
7、形态学闭运算：闭运算(Closing Openration),先膨胀后腐蚀；功能：排除小型黑洞(黑斑)；
8、OpenCV：morphologyEx()功能：morphologyEx函数利用基本的膨胀和腐蚀技术，来执行更加孕驷巴墟高级形态学变换，如开闭运算，形态学梯度，“顶帽”、“黑帽”等等。void morphologyEx(InputArray src, //OutputArray dst,//int op,//形态学运算的类型InputArraykernel,Pointanchor=Point(-1,-1),intiterations=1,intborderType=BORDER_CONSTANT,constScalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue() );【注】：int op：表示形态学运算的类型，MORPH_OPEN – 开运算（Opening operation）MORPH_CLOSE – 闭运算（Closing operation）MORPH_GRADIENT -形态学梯度（Morphological gradient）MORPH_TOPHAT - “顶帽”（“Top hat”）MORPH_BLACKHAT - “黑帽”（“Black hat“）
9、示例程序：#include "cv.h"#include "highgui.h"usin爿讥旌护g namespace cv;int main(int argc, char* argv[]){ Mat src = imread("misaka.jpg"); Mat dst; //输入图像 //输出图像 //单元大小，这里是5*5的8位单元 //腐蚀位置，为负值取核中心 //腐蚀次数两次 erode(src,dst,Mat(5,5,CV_8U),Point(-1,-1),2); imwrite("erode.jpg",dst); //输入图像 //输出图像 //单元大小，这里是5*5的8位单元 //膨胀位置，为负值取核中心 //膨胀次数两次 dilate(src,dst,Mat(5,5,CV_8U),Point(-1,-1),2); imwrite("dilate.jpg",dst); //输入图像 //输出图像 //定义操作：MORPH_OPEN为开操作，MORPH_CLOSE为闭操作 //单元大小，这里是3*3的8位单元 //开闭操作位置 //开闭操作次数 morphologyEx(src,dst,MORPH_OPEN,Mat(3,3,CV_8U),Point(-1,-1),1); imwrite("open.jpg",dst); morphologyEx(src,dst,MORPH_CLOSE,Mat(3,3,CV_8U),Point(-1,-1),1); imwrite("close.jpg",dst);//定义核 //Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15)); //进行形态学操作 //morphologyEx(image,image, MORPH_CLOSE, element); imshow("dst",dst); waitKey(); return 0;}
