OpenCV如何实现腐蚀，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

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腐蚀和膨胀是最基本的形态学运算。

腐蚀和膨胀是针对白色部分（高亮部分）而言的。

膨胀就是对图像高亮部分进行“领域扩张”，效果图拥有比原图更大的高亮区域；腐蚀是原图中的高亮区域被蚕食，效果图拥有比原图更小的高亮区域。

膨胀

膨胀就是求局部最大值的操作，从图像直观看来，就是将图像光亮部分放大，黑暗部分缩小。

#include   #includeusing namespace std;using namespace cv;int main(){
    Mat img = imread("lol1.jpg");
    namedWindow("原始图", WINDOW_NORMAL);
    imshow("原始图", img);
    Mat out;
    
    Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15)); 
    
    dilate(img, out, element);
    namedWindow("膨胀操作", WINDOW_NORMAL);
    imshow("膨胀操作", out);
    waitKey(0);

}

可以看到，图像原来光亮的部分被放大了，黑暗的部分被缩小了。

腐蚀

#include   #includeusing namespace std;using namespace cv;int main(){
    Mat img = imread("lol1.jpg");
    namedWindow("原始图", WINDOW_NORMAL);
    imshow("原始图", img);
    Mat out;
    
    Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15)); 
    
    erode(img, out, element);
    namedWindow("腐蚀操作", WINDOW_NORMAL);
    imshow("腐蚀操作", out);
    waitKey(0);

}

可以看到，图像原来黑暗的部分被放大了，明亮的部分被缩小了。

开运算：先腐蚀再膨胀，用来消除小物体

闭运算：先膨胀再腐蚀，用于排除小型黑洞

形态学梯度：就是膨胀图与俯视图之差，用于保留物体的边缘轮廓。

顶帽：原图像与开运算图之差，用于分离比邻近点亮一些的斑块。

黑帽：闭运算与原图像之差，用于分离比邻近点暗一些的斑块。

opencv里有一个很好的函数getStructuringElement，我们只要往这个函数传相应的处理参数，就可以进行相应的操作了，使用起来非常方便。

下面列举一下相应的操作宏定义。

#include   #includeusing namespace std;using namespace cv;int main(){
    Mat img = imread("lol1.jpg");
    namedWindow("原始图", WINDOW_NORMAL);
    imshow("原始图", img);
    Mat out;
    
    Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15)); 
        
    
    morphologyEx(img, out, MORPH_GRADIENT, element);
    namedWindow("形态学处理操作", WINDOW_NORMAL);
    imshow("形态学处理操作", out);
    waitKey(0);

}

形态学梯度处理

这个是顶帽运算的效果

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