图像形态学运算主要包括一下几类：
腐蚀和膨胀这两类形态学运算的原理性解释网上很多，稍微搜索一下就可以获得比较全面的了解，而且在实际应用中很少有单独使用腐蚀或膨胀运算的，通常是将两者组合起来使用，也就是先腐蚀后膨胀的开运算、先膨胀后腐蚀的闭运算以及两者相减的形态学梯度运算，其中，开运算主要用来去除图像中的孤立点；闭运算则可用来填充物体内细小空洞、连接邻近连通域、平滑其边界，同时又不明显改变连通域面积；形态学梯度运算可以用于进行图像的边缘检测。
OpenCV中形态学运算的基本实现为：
erode(image,eroded,element);//腐蚀
dialate (image,eroded,element);//膨胀
morphologyEx(image,opened,MORPH_OPEN,element);//开运算
morphologyEx(image,opened,MORPH_CLOSE,element);//闭运算
morphologyEx(image,opened,MORPH_ GRADIENT,element);//形态学梯度运算
其中，
element表示的就是结构元素的尺寸，如果直接使用Mat()，OpenCV中则默认使用3*3的结构元素，当然也可以根据需要自定义结构元素的大小，如7*7，方法如下：
Mat element(7,7,CV_8U,Scalar(1));
说明：
这种形态学运算虽然理论上是对二值图像进行处理，但是OpenCV中仍然可以对灰度图像进行处理，并且使用方法是一样的，由于这几种运算实现起来比较简单，这里就不再将代码和处理结果贴出来了。