開運算：先腐蝕后膨脹。
能夠排除小亮點。
閉運算：先膨脹后腐蝕。
能夠排除小黑點。
形態學梯度：膨脹圖 — 腐蝕圖。
對二值圖像進行這一操作，可將圖塊的邊緣突出出來，故可用來保留物體邊緣輪廓。
頂帽：原圖 — 開運算結果。
可以認為是找到那些被開運算排除的小亮點。
黑帽：閉運算結果 — 原圖。
可以認為是找到那些被閉運算排除的小黑點。
為了方便，opencv 將這些操作集合到了一個函數中 morphologyEx。要實現不同操作，僅需改變其第三個成員變量 形態學運算標識符。
形態學濾波：morphologyEx 函數
void morphologyEx(InputArray src, OutputArray dst, int op, InputArray kernel, Point anchor = Point(-1, -1), int iterations = 1, int borderType = BORDER_CONSTANT, const Scalar& borderValue = morphologyDefaultBorderValue());
- src，輸入圖像，即原圖像，填 Mat 類的對象即可。
- dst，目標圖像，需要和原圖片有一樣的尺寸和類型。
- op，形態學運算的類型。
MORPH_ERODE = 0, //腐蝕
MORPH_DILATE = 1, //膨脹
MORPH_OPEN = 2, //開操作
MORPH_CLOSE = 3, //閉操作
MORPH_GRADIENT = 4, //梯度操作
MORPH_TOPHAT = 5, //頂帽操作
MORPH_BLACKHAT = 6, //黑帽操作
- kernel，膨脹操作的核。當為 NULL 時，表示的是使用參考點位於中心，大小 3×3 的核。
一般用函數 getStructuringElement 配合這個參數使用。
例如：Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3));
Mat getStructuringElement(int shape, Size ksize, Point anchor = Point(-1, -1));
-
- shape，矩形：MORPH_RECT
交叉形：MORPH_CROSS
橢圓形：MORPH_ELLIPSE
-
- ksize，內核的尺寸。
- anchor，錨點的位置，默認位於中心。
- anchor，錨點的位置，默認位於中心。
- iterations 迭代使用 dilate() 的次數，默認值為 1。
- borderType，邊界拓展的方法。
- borderValue，當邊界為常數時的邊界值，有默認值，一般不用管。