小結
也就是說無論腐蝕還是膨脹，都是把結構元素b像卷積操作那樣，在影象上平移，結構元素b中的原點就相當於卷積核的核中心，結果也是儲存在核中心對應位置的元素上。只不過腐蝕是b被完全包含在其所覆蓋的區域，膨脹時b與其所覆蓋的區域有交集即可。
灰度形態學
在講述灰度值形態學之前，我們進行乙個約定，即將結構元素b覆蓋住的影象a的區域記為p（取part之意）。
灰度形態學的腐蝕
那麼灰度形態學中的腐蝕就是類似卷積的一種操作，用p減去結構元素b形成的小矩形，取其中最小值賦到對應原點的位置即可。
我們來看乙個例項，進行加深對灰度形態學的理解。
假設我們有如下的影象a和結構元素b：
我們對輸出影象的第乙個元素的輸出結果進行具體的展示，也就是原點對應的4的位置。輸出影象其他的元素的值也都是這樣得到的。我們會看到，b首先覆蓋的區域就是被減數矩陣，然後在其差矩陣中求min（最小值）來作為原點對應位置的值。
灰度形態學的膨脹
根據上面對腐蝕的描述，我們對膨脹做出同樣的描述，灰度形態學中的膨脹就是類似卷積的一種操作，用p加上b，然後取這個區域中的最大值賦值給結構元素b的原點所對應的位置。
對上面矩陣的和求最大值就是6，所以把6賦值給結構元素原點所對應的位置。
小結上面介紹了灰度形態學的概念，這裡來說一說各自的用處。相比較於原影象，因為腐蝕的結果要使得各像元比之前變得更小，所以適用於去除高峰雜訊。而灰度值膨脹的結果會使得各像元比之前的變得更大，所以適用於去除低谷雜訊。
開運算和閉運算
前面介紹了腐蝕和膨脹，而開運算和閉運算就是2種基本運算的疊加。正如開篇所說的那樣，開運算就是先腐蝕再膨脹，閉運算就是先膨脹再腐蝕。這裡也就不再贅述。
取決於核的形狀和size
Opencv 膨脹與腐蝕
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