1、影象的腐蝕：
就像土壤侵蝕一樣，這個操作會把前景物體的邊界腐蝕掉（但是前景仍然是白色）。
這是怎麼做到的呢？卷積核沿著影象滑動，如果與卷積核對應的原影象的所有畫素值都是1，那麼中心元素就保持原來的畫素值，否則就變為零。
這回產生什麼影響呢？根據卷積核的大小靠近前景的所有畫素都會被腐蝕掉（變為
0），所以前景物體會變小，整幅影象的白色區域會減少。
這對於去除白雜訊很有用，也可以用來斷開兩個連在一塊的物體等。
這裡我們有乙個例子，使用乙個
5x5的卷積核，其中所有的值都是以。讓我們看看他是如何工作的：
[python]view plain
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import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('j.png',0)
kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
erosion = cv2.erode(img,kernel,iterations = 1)
腐蝕主要就是呼叫cv2.erode(img,kernel,iterations)，這個函式的引數是
第乙個引數：img指需要腐蝕的圖
第二個引數：kernel指腐蝕操作的核心，預設是乙個簡單的3x3矩陣，我們也可以利用getstructuringelement（）函式指明它的形狀
第三個引數：iterations指的是腐蝕次數，省略是預設為1
2、影象的膨脹
與腐蝕相反，與卷積核對應的原影象的畫素值中只要有乙個是1，中心元素的畫素值就是1。
所以這個操作會增加影象中的白色區域（前景）。一般在去雜訊時先用腐蝕再用膨脹。
因為腐蝕在去掉白雜訊的同時，也會使前景物件變小。所以我們再對他進行膨脹。這時雜訊已經被去除了，不會再回來了，但是前景還在並會增加。
膨脹也可以用來連線兩個分開的物體。
[python]view plain
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dilation = cv2.dilate(img,kernel,iterations = 1)
3、影象的開運算
先進性腐蝕再進行膨脹就叫做開運算。就像我們上面介紹的那樣，它被用來去除雜訊。這裡我們用到的函式是cv2.morphologyex()。
[python]view plain
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opening = cv2.morphologyex(img, cv2.morph_open, kernel)
4、影象的閉運算
先膨脹再腐蝕。它經常被用來填充前景物體中的小洞，或者前景物體上的小黑點。
[python]view plain
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closing = cv2.morphologyex(img, cv2.morph_close, kernel)
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