Python-opencv形态学操作cv2.erode(，cv2 . expand)，cv2.morphologyEx)是图像形态学的两种基本操作。典型的应用是使用二值图像，这是许多识别技术中重要的中间处理步骤。1.原理二值图像的fxy展开运算类似于图像的卷积运算，需要一个类似于卷积核的核运算矩阵，一般是33矩阵。否则不变。1.1图像形态学运算中的腐蚀、膨胀、开运算、闭运算：* * * *腐蚀：* *是消除边界点、向内收缩边界的过程，可用于消除小的、无意义的物体。

　　用3x3 ***内核* * *，扫描图像中的每个像素；并对核及其覆盖的二值图像进行运算；当全部为1时，结果图像的像素为1；否则为0。

　　*结果：* *将二值图像缩小一圈。

　　膨胀:将所有与物体接触的背景点合并到物体中，使边界向外延伸的过程。

　　可以填补物体上的洞。

　　用3x3 ***内核* * *，扫描图像中的每个像素；在kernel及其重叠二值图像中执行“与”运算；在全为0的情况下，结果图像的像素数为0；否则，1。

　　结果:将二值图像放大一圈。

　　腐蚀扩展过程见开运算。

　　清除小物体，用细点分隔物体，让大物体的边界平滑，而它的面积不会有太大的变化。

　　膨胀后腐蚀过程见闭运算。

　　填充体内的微小空洞，连接附近的物体，使边界平滑，而其面积不会有太大变化。

　　2. OpenCV 实现2.1.定义核矩阵。首先，定义核矩阵——两种方法：

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