膨胀

膨胀就是求局部最大值的操作。

按数学方面来说，膨胀或者腐蚀操作就是将图像（或图像的一部分区域，我们称之为A）与核（我们称之为B）进行卷积。

核可以是任何的形状和大小，它拥有一个单独定义出来的参考点，我们称其为锚点（anchorpoint）。多数情况下，核是一个小的中间带有参考点和实心正方形或者圆盘，其实，我们可以把核视为模板或者掩码。

而膨胀就是求局部最大值的操作，核B与图形卷积，即计算核B覆盖的区域的像素点的最大值，并把这个最大值赋值给参考点指定的像素。这样就会使图像中的高亮区域逐渐增长。如下图所示，这就是膨胀操作的初衷。

右图比左图大一圈

膨胀可以简单理解为将B与A接触的所有背景点合并到A中的过程。

腐蚀

与膨胀相反，腐蚀就是求局部最小值的操作。

右图比左图小一圈

腐蚀可以理解为B的中心（锚点）沿着A的内边界走了一圈。腐蚀也是对高亮部分而言，A区域之外的部分 < A的高亮像素，所里里面被外面取代。A中能完全包含B的像素被留下来了。

腐蚀可以简单理解为消除物体A所有边界点的过程。

开运算

闭运算

如果还是不太理解开运算和闭运算，请看下图

参考资料：
【OpenCV入门教程之十】形态学图像处理(一): 膨胀与腐蚀
Python+OpenCV教程12：腐蚀与膨胀
形态学腐蚀与膨胀
形态学图像处理（一）

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