3.1 形态学概述

数学形态学

• 建立在格论核拓扑学基础上的图像分析学科，基础的运算包括：二值腐蚀和膨胀，二值开闭运算，骨架抽取，极限腐蚀，击中击不中变换，形态学梯度，Top-hat变换，颗粒分析，流域变换，灰值腐蚀和膨胀，灰值开闭运算，灰值形态学梯度等

膨胀和腐蚀

• 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
• 寻找图像中的明显的极大值或极小值区域
• 求出图像的梯度

3.2 膨胀
膨胀(dilate)就是求局部的最大值的操作。从数学的角度就是图像与核进行卷积。
核可以是任何形状核大小，它拥有一个单独定义出来的参考点，称为锚点，可以把核视为模板或者掩码

3.3 腐蚀

腐蚀就是求局部最小值的操作。

3.4 相关API函数讲解

1 膨胀:dilate函数

void dilate(InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernel, 
	Point anchor = Point(-1,-1),int iteration = 1,int borderType = BORDER_CONSTANT,
	const Scalar& borderValue=morphologyDefaultBorderValue());

• InputArray 类型的kernel,膨胀操作的核，当为NULL，表示使用参考点位于3×3的核。使用- getStructuringElement配合这个参数使用，返回指定形状和尺寸的结构元素。矩形:MORPH_RECT,交叉形：MORPH_CROSS,椭圆形MORPH_ELLIPSE
• Point类型的anchor，锚的位置，表示锚的位置
• int类型的iterations，迭代使用erode()函数的次数
• int类型的borderType用于推断图像外部像素的某种边界模式

2 腐蚀：erode函数

void erode(InputArray src, OutputArray dst, InputArray kernal, Point anchor = Point(-1,-1),
	int iterations = 1, int borderType = BORDER_CONSTANT,
	const Scalar & borderValue=morphologyDefualtBorderValue())

类型同上