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一、什么是图像腐蚀？ 比如左边的图像，白色是前景，黑色是背景。如果对当前的图像进行腐蚀，就会得到右边的图像。 简单点就是边被腐蚀掉了。
下面是官网上给的例子：
二、腐蚀的原理 腐蚀一般针对的是二值图像，也就是只有0和1两个。0就是黑色，1就是白色。我们所谓的腐蚀是指针对他的前景色，就是像素点的值为1的那些像素点。
我们进行腐蚀操作，有两个数据对象，一个是原始图像，另一个是卷积核。 在腐蚀的时候，我们使用卷积核（实际上也是一个二值的图像（就是一个数组））。将卷积核在原始图像里面逐个像素地进行遍历。（卷积核有一个中心点，以这个点进行遍历。）
当遍历到某一个点时，如果这个点以核为单位的周围的像素点都是白色，那么这个点的颜色就保持不变（仍然为1，白色） 如果这个点在核的范围之内存在黑色点，那就将这个点设为黑色。
所以，经过这样操作很明显。中间的点周围都是白色，所以还是白色。而边缘的点周围有黑又白，会变成黑色。 这样就把边缘腐蚀掉了。
三、操作 dst = cv2.erode(src, kernel, iterations) //src:源图像 //kernel:核。 //iterations：迭代次数。指进行多少次腐蚀。默认是1.
核需要使用ones函数生成。 kernel= np.ones((5,5),np.uint8)
例1：
结果：
还是能看出一点来。
如果改成： result = cv2.erode(image,kernel,iterations=5) 结果如下：
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