腐蚀：

cvErode

锚点：用于判断的中心点

关心点：为0不关心，为1关心

腐蚀的时候锚点对准图像的像素，这个像素的值取锚点和关心点中的最小值，注意都是和原图像对比，前面因腐蚀变化的点不影响后面腐蚀的点

膨胀：

cvDilate

和腐蚀相反，取锚点和关心点中的最大值

程序：

代码:

#include "cv.h"
#include "cxcore.h"
#include "highgui.h"
#include <iostream>
int ErodeDilate(int argc,char** argv)
{
IplImage* image=cvLoadImage("e:\\picture\\5.JPG");
cvNamedWindow("src");
cvShowImage("src",image);
//步骤1：创建自定义元素
int cols=4; //定义元素的列数
int rows=4; //定义元素的行数
int anchor_x=2; //定义锚点在这个元素中的x坐标，注意坐标从0开始
int anchor_y=2; //定义锚点的y坐标
int value[]={0,0,0,0,
         0,0,1,0,
 0,1,1,0,
 0,0,0,0
};
IplConvKernel* element=cvCreateStructuringElementEx(cols,rows,anchor_x,anchor_y,CV_SHAPE_CUSTOM,value);
//步骤2：先膨胀，取最大值，去掉黑色（小值）点
IplImage* DilateDst=cvCreateImage(cvGetSize(image),8,3);
cvDilate(image,DilateDst,element,5);
cvNamedWindow("DilateDst");
cvShowImage("DilateDst",DilateDst);
//步骤3：再腐蚀，扩大小值（如黑色部分）
IplImage* ErodeDst=cvCreateImage(cvGetSize(DilateDst),8,3);
cvErode(DilateDst,ErodeDst,element,5);
cvNamedWindow("ErodeDst");
cvShowImage("ErodeDst",ErodeDst);
cvWaitKey(0);
cvDestroyWindow("src");
cvDestroyWindow("DilateDst");
cvDestroyWindow("ErodeDst");
cvReleaseImage(&image);
cvReleaseImage(&DilateDst);
cvReleaseImage(&ErodeDst);
return 0;
}

本文出自 “flyclc” 博客，请务必保留此出处http://flyclc.blog.51cto.com/1385758/1540053