腐蚀和膨胀是图像的形态学处理中最基本的操作，之后遇见的开操作和闭操作都是腐蚀和膨胀操作的结合运算。腐蚀和膨胀的应用非常广泛，而且效果还很好：

结构元素是形态学操作中最重要的概念，

如上图，B为结构元素。

腐蚀操作描述为：扫描图像的每一个像素，用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作：如果都为1，结果图像的该像素为1，否则为0。

膨胀操作描述为：扫描图像的每一个像素，用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作：如果都为0，结果图像的该像素为0，否则为1。

以上都是关于二值图像的形态学操作，对于灰度图像：

在灰度图的形态学操作中，一般选择“平摊”的结构元素，即结构元素B的值为0，则上面对灰度图的形态学操作可简化如下：

好了，这就是基本的形态学操作——腐蚀和膨胀，下面是使用OpenCV对图像进行腐蚀和膨胀的程序，还是秉承我们一贯的原则：搁下理论，先直观地感觉图像处理算法的效果，实际项目需要时再深入挖掘！

对“黑白小猪”进行膨胀操作的变化（随着结构元素大小的变化）如下图：

对“黑白小猪”进行腐蚀操作的变化（随着结构元素大小的变化）如下图：

膨胀与腐蚀在图像处理中具有广泛的用途，比如提取车牌过程中，可以通过膨胀运算确定车牌的区域。如下图为通过sobel算子提取边缘后的车牌，

为去掉边界，确定车牌在图中的位置，可以通过膨胀操作，结果如下：

上图中的红线区域就是膨胀后能用于确定车牌的连通区域，再通过对连通区域的搜索及“车牌的矩形特性”即可确定含有车牌数字在图片中的位置。

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