一、cv2.erode（）和cv2.dilate()的运行原理

cv2.erode()是进行腐蚀用的，具体原理就是通过和卷积核进行操作，
以0和1为例，如果卷积核范围内有一个不是1，那么这点就为0，全是1的话这个点才为1。
而且他进行活动后的这个像素并不会影响下一个像素的改变，就是说这个值原本是0，经过操作后变为了1，但是相邻像素进行判断时还是把它当0。

示例代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
a=[[1,1,0,0,0,0,0],[1,0,0,1,0,0,0],[0,0,0,1,0,0,0],[0,0,0,1,0,0,0],[0,0,0,1,0,0,0],[0,0,0,1,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0]]
#a[i][j]   i 是y j是x
a=np.array(a,np.uint8)
print(a.shape)#(8,7)
kernel = kernelY = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (1,3))#[[1][1][1]]
print(kernel)
print(kernel.shape)
plt.subplot(121)
plt.imshow(a)
plt.grid()plt.subplot(122)
a_erode=cv2.erode(a,kernel,iterations=1)
plt.imshow(a_erode)
plt.grid()plt.show()

这个图左边是原始图像，右边是处理后的图像，可以看出他是根据像素上下两点进行判断。注意kernel = kernelY = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (1,3))#[[1][1][1]]这里的（1,3）是三行一列，不是一行三列，我也不太清楚是怎么回事o(╥﹏╥)o。
a_erode=cv2.erode(a,kernel,iterations=1)的iterations可以立即为运行几次，即在这个卷积核的基础下收缩几次。

cv2.dilate()原理也大致相同，只不过规则是卷积核范围内只要有一个点是一这个点就是1，全是0他才为零。

如果有理解不到位的地方，希望大家指正。ε≡٩(๑>₃<)۶ 一心向学！

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