图像腐蚀与膨胀概念：
图片的腐蚀和膨胀是针对图片中白色部分（高亮部分）而言的，而不是黑色部分。腐蚀就是原图中的高亮部分被腐蚀，“领域被蚕食”，效果图拥有比原图更小的高亮区域。而膨胀就是将图像中的高亮部分进行膨胀，“领域扩张”，效果图拥有比原图更大的高亮区域。
1、膨胀：
核心解读：膨胀就是求局部最大值的操作。区域B与区域A卷积，即是计算区域B覆盖的区域的像素点最大值（即白色），并且将这个最大值赋值给参考点指定的像素（即可理解为区域B与区域A相接的点），这样就会使图像中的高亮区域逐渐增加！
2、腐蚀：
核心解读：腐蚀就是求局部最小值的操作。区域B与区域A卷积，即是计算区域B覆盖的区域的像素点最小值（即黑色），并且将这个最大值赋值给参考点指定的像素（即可理解为区域B与区域A重叠的点），这样就会使图像中的高亮区域逐渐减少，即被腐蚀了！
主要的应用场景是：消除噪声、分割出独立的图像元素，在图像中连接相邻的元素（将图像与背景连接更自然）、寻找图像中的明显的极大值区域或极小值区域、求出图像的梯度。
简单例子：
//头文件
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
//包含的命名空间
using namespace cv;
//主程序
int main()
{
//载入原图
Mat srcImage = imread("F:/Image/girl.jpeg");
//初始化窗口，CV_WINDOW_NORMAL---用户可以改变窗口大小
cvNamedWindow("原图", CV_WINDOW_NORMAL);
cvNamedWindow("腐蚀效果图", CV_WINDOW_NORMAL);
cvNamedWindow("膨胀效果图", CV_WINDOW_NORMAL);
//获取自定义核，getStructuringElement函数可以获取自定义的形状与尺寸的内核
Mat element1 = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));
Mat dstImage1;
//用自定义的内核进行腐蚀操作
erode(srcImage, dstImage1, element1);
//获取自定义核，getStructuringElement函数可以获取自定义的形状与尺寸的内核
Mat element2 = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(15, 15));
Mat dstImage2;
//用自定义的内核进行膨胀操作
dilate(srcImage, dstImage2, element2);
//显示原图
imshow("原图", srcImage);
//显示效果图
imshow("腐蚀效果图", dstImage1);
imshow("膨胀效果图", dstImage2);
waitKey(0);
return 0;
}输出结果：
