摘要：开运算先腐蚀，在膨胀闭运算先膨胀，在腐蚀我们在膨胀和腐蚀的图片中可以看到，图片大小程度上都受到了损失，字体信息缺失或者变粗等等。那么我们可以使用上面的两种运算。例如开运算，先对字体进行变细，在对字体进行变粗，整体上字体粗细不会发生变化。
开运算：先腐蚀，在膨胀
闭运算：先膨胀，在腐蚀
我们在膨胀和腐蚀的图片中可以看到，图片大小程度上都受到了损失，字体信息缺失或者变粗等等。如果我们不想更改原有信息，即字体粗细。那么我们可以使用上面的两种运算。例如开运算，先对字体进行变细，在对字体进行变粗，整体上字体粗细不会发生变化。毛刺信息在腐蚀的时候就已经消除了，膨胀也不会膨胀出多余信息。
闭操作：消除黑色的小块，填充闭合区域
数学表达式为：
dst = close(src, element) = erode(dilate(src, element))
例子：
Mat src = imread("/home/wangcf/Qtprojects/qtopencvandeasypr/hai.png"); imshow("src",src); Mat gray; cvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY); // imshow("gray",gray); Mat BINARY; threshold(gray,BINARY,25,255,CV_THRESH_BINARY); imshow("threshold",BINARY); Mat element; element = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15)); Mat dstImage; // 第一种实现方法 morphologyEx(BINARY, dstImage, MORPH_CLOSE, element); // 第二种实现方法 // dilate(BINARY, dstImage, element); // erode(dstImage, dstImage, element); imshow("CLOSE",dstImage); waitKey();效果：
开操作：消除白色的小点，去除小的干扰块
数学表达式为：
dst = open(src, element) = dilate(erode(src, element))
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