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1，概念及原理：

膨胀（Dilating） （或） （1）将图像 A 与任意形状的内核 (B)，通常为正方形或圆形，进行卷积。 （2）内核 B 有一个可定义的 锚点, 通常定义为内核中心点。 （3）进行膨胀操作时，将内核 B 划过图像A,将内核 B 覆盖区域的最大相素值提取，并代替锚点位置的相素。显然，这一最大化操作将会导致图像中的亮区开始”扩展” (因此有了术语膨胀 dilation )。 以3*3的内核为例： 腐蚀（Eroding） （与） （1）腐蚀在形态学操作家族里是膨胀操作的孪生姐妹。它提取的是内核覆盖下的相素最小值。 （2）进行腐蚀操作时，将内核 B 划过图像,将内核 B 覆盖区域的最小相素值提取，并代替锚点位置的相素。

值得注意的是：腐蚀和膨胀是对白色部分（高亮部分）而言的，不是黑色部分。 膨胀就是图像中的高亮部分进行膨胀，“邻域扩张”，效果图拥有比原图更大的高亮区域。腐蚀就是原图中高亮部分被腐蚀，“邻域被蚕食”，效果图拥有比原图更小的高亮区域。

源代码：

import cv2 as cvimport numpy as npdef erode_demo(image):   # print(image.shape)    gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)    ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)    #cv.imshow("binary", binary)    kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (15, 15))#定义结构元素的形状和大小    dst = cv.erode(binary, kernel)#腐蚀操作    cv.imshow("erode_demo", dst)def dilate_demo(image):    #print(image.shape)    gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)    ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)    #cv.imshow("binary", binary)    kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (5, 5))#定义结构元素的形状和大小    dst = cv.dilate(binary, kernel)#膨胀操作    cv.imshow("dilate_demo", dst)src = cv.imread("F:/images/test01.png")cv.namedWindow("input image", cv.WINDOW_AUTOSIZE)cv.imshow("input image", src)erode_demo(src)dilate_demo(src)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()

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