opencv 图像膨胀腐蚀（二）

形态学其他操作：
开运算，闭运算，顶帽，黑帽，形态学梯度
基于膨胀腐蚀基础，利用morphologyEx()函数进行操作
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：输入原图像；
**dst :输出图像要求和src一样的尺寸和类型
**op:表示形态学运算的类型，可以取如下值;
enum{
MORPH_ERODE=CV_MOP_ERODE,MORPH_DILATE=CV_MOP_DILATE,
MORPH_OPEN=CV_MOP_OPEN,MORPH_CLOSE=CV_MOP_CLOSE,
MORPH_GRADIENT=CV_MOP_GRADIENT,MOPRH_TOPHAT=CV_MOP_TOPHAT,MORPH_BLACKHAT=CV_MOP_BLACKHAT;
}
**kernel :形态学运算内核，若为NULL，表示使用参考点位于中心的3*3内核，
一般使用getSttuecuringElement（）函数获得
*abchor:锚的位置，默认值Point（-1，-1）表示位于中心
**interations:迭代使用函数的次数，默认为1
**borderType:边界模式，一般采用默认值
**borderValue:边界值，一般采用默认值
1）开运算（open）
开运算是先腐蚀后膨胀的过程，开运算可以用来消除小物体，在纤细点处分离物体，并在平滑较大物体边界的同时不明显的改变其体积
morphology(img,dst,MORPH_OPEN,element)
2)闭运算（close）
闭运算是先膨胀后腐蚀的过程，闭运算可以用来消除小型黑洞（黑色区域）
morphologyEx(img,dst,MORPH_CLOSE,element);
3)形态学梯度（Gradient）
形态学是膨胀图和腐蚀图之差，对二值图可以将团块（blob）边缘凸显出来。
可以用来保存边缘轮廓
4）顶帽（Top Hat)
顶帽运算也被称为礼帽，是闭运算结果和原图像做差的结果，可以用来分离比邻近点亮的一些斑块
MORPH_TOPHAT
5）黑帽（Black Hat）
黑帽运算是原图像和开运算做差的结果，可以用来分离比领近点暗一些的斑块
MOPRH_BLACKHAT