cv2 形态学运算

可以将内核看成一个小矩阵，内核在图像上滑动以进行卷积操作，例如模糊，锐化，边缘检测或其他图像处理操作 
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)

两个形态学操作是腐蚀和膨胀。他们的变体变成了开运算和闭运算
根据卷积核的大小，前景的所有像素会被腐蚀掉变为0， 所以前景物体会变小，整幅图像
的白色区域会被减少
对于去除白噪声很有用，也可以用来断开两个连在一起的物体
erosion = cv2.erode(img, kernel, iterations=1)

膨胀操作会增加图像的白色前景区域，一般在去除噪声时先用腐蚀再用膨胀
因为腐蚀在去除白噪声的同时也会使前景变小，所以需要在进行膨胀操作
噪声已经去除不会再回来，但是前景会增加，膨胀也可以用来连接两个分开的物体
dilation = cv2.dilate(img, kernel, iterations=1)

 

开运算：先腐蚀再膨胀，它可以用来去除噪声

opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

 

闭运算：先膨胀再腐蚀，用来填充前景物体中的小洞，或者前景物体上的小黑点

closing = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)