opencv笔记（二）——图像的膨胀（dilate）和腐蚀（erode）

一、图像腐蚀（erode）：

1.1 官方文档说明：

void cv::erode	(	InputArray	src,
		OutputArray	dst,
		InputArray	kernel,
		Point	anchor = Point(-1,-1),
		int	iterations = 1,
		int	borderType = BORDER_CONSTANT,
		const Scalar &	borderValue = morphologyDefaultBorderValue()
	)

Python:
	dst	=	cv.dilate(	src, kernel[, dst[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]]]	)

1.2 参数说明

src	输入的图像名字；信道的数目可以是任意的，但深度应该是cv_8u、cv_16u、cv_16、cv_32f或cv_64f。
dst	输出与输入相同大小和类型的图像.
kernel	用于侵蚀的结构元素；如果元素=mat()，则使用3 x 3矩形结构元素。可以使用getStructuringElement来创建结构元素。。
anchor	结构元素的锚点位置，默认值value(-1,-1)表示锚点位于结构元素中心
iterations	腐蚀操作被递归执行的次数
borderType	推断边缘类型，可参考BorderTypes
borderValue	在边框不变的情况下的边界值

1.3 示例

Mat element=getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5,5)); // 定义描述子形状、大小 cvtColor(Img, gray, COLOR_RGB2GRAY ); //将图像转化为灰度图像 erode(gray, gray, element);//进行腐蚀

二、图像膨胀（dilate）：

Mat element=getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5,5)); // 定义描述子形状、大小 cvtColor(Img, gray, COLOR_RGB2GRAY ); //将图像转化为灰度图像 dilate(gray, gray, element);//进行膨胀