一.最基本兩個形態學運算----膨脹與腐蝕
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：
（http://ex2tron.wang/opencv-python-erode-and-dilate/）
經驗之談：形態學操作一般作用於二值化圖，來連接相鄰的元素或分離成獨立的元素。腐蝕和膨脹是針對圖片中的白色（即前景）部分！
開/閉運算
先腐蝕后膨脹叫開運算（因為先腐蝕會分開物體，這樣容易記住），其作用是：分離物體，消除小區域。
經驗之談：很多人對開閉運算的作用不是很清楚，但看上圖↑，不用怕：如果我們的目標物體外面有很多無關的小區域，就用開運算去除掉；如果物體內部有很多小黑洞，就用閉運算填充掉。
為什么有了膨脹腐蝕還要開運算閉運算呢？其實開閉運算最重要的一點就是，可以保持物體原有大小。然后一個是消除物體內部孔洞的另一個是增強物體之間連接點的。
其他形態學操作
- 形態學梯度：膨脹圖減去腐蝕圖，
dilation - erosion，這樣會得到物體的輪廓：
膨脹與腐蝕能夠實現以下作用：
1.消除噪聲
2.分割出獨立的圖像元素，在圖像中連接相鄰的元素
3.尋找圖像中的明顯的極大值區域或者極小值區域
4.求出圖像的梯度
需要注意之處： 腐蝕和膨脹都是對圖像的白色部分(高亮部分)而言。膨脹是圖像中的高亮部分進行膨脹，類似於領域擴張，效果圖擁有比原圖更大的高亮區域；腐蝕是原圖的高亮部分被腐蝕，類似於領域被蠶食，效果圖擁有比原圖更小的高亮區域。
從數學的角度來說，膨脹和腐蝕操作就是將圖像與核進行卷積，核可以是任意形狀和大小的。
膨脹到底是怎么實現的呢？求局部最大值。
原圖與核進行卷積，將最大值賦予指定像素，從而使亮者更亮，效果就是亮的區域膨脹了。
再講腐蝕（Erosion）：
操作與膨脹相反，求局部最小值。
可以理解為，移動結構B（核），如果結構B與結構A的交集完全屬於結構A的區域內，則保存該位置點，所有滿足條件的點構成結構A被結構B腐蝕的結果。
A被腐蝕后的結果貌似不對，好像應該是這樣的：
se_diamond =strel('diamond',4)創建一個菱形的結構元素，4是從結構化元素原點到其點的距離，必須為非負整數。
