啥叫形態學操作
形態學操作其實就是改變物體的形狀，比如腐蝕就是”變瘦”，膨脹就是”變胖”，看下圖就明白了
腐蝕
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('sudu.png', 0)
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
erosion = cv2.erode(img, kernel) # 腐蝕
cv2.imshow('canny', np.hstack((img, erosion)))
cv2.waitKey(0)
這個核也叫結構元素，因爲形態學操作其實也是應用卷積來實現的。結構元素可以是矩形/橢圓/十字形，可以用cv2.getStructuringElement()來生成不同形狀的結構元素，比如：
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) # 矩形結構
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5)) # 橢圓結構
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (5, 5)) # 十字形結構
膨脹
膨脹與腐蝕相反，取的是局部最大值，效果是把圖片”變胖”：
dilation = cv2.dilate(img, kernel) # 膨脹
開/閉運算
- 先腐蝕後膨脹叫開運算（因爲先腐蝕會分開物體，這樣容易記住），其作用是：分離物體，消除小區域。這類形態學操作用cv2.morphologyEx()函數實現：
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) # 定義結構元素
img = cv2.imread('j_noise_out.bmp', 0)
opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 開運算
- 閉運算則相反：先膨脹後腐蝕（先膨脹會使白色的部分擴張，以至於消除/“閉合”物體裏面的小黑洞，所以叫閉運算）
img = cv2.imread('j_noise_in.bmp', 0)
closing = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) # 閉運算
頂帽
原圖減去開運算後的圖：src - opening
黑帽
閉運算後的圖減去原圖：closing - src
- 形態學操作就是改變物體的形狀，如腐蝕使物體”變瘦”，膨脹使物體”變胖”。
- 先腐蝕後膨脹會分離物體，所以叫開運算，常用來去除小區域物體。
- 先膨脹後腐蝕會消除物體內的小洞，所以叫閉運算。