为了完善毕业论文的中对于车牌的区域的提取，当时只是用了形态学处理膨胀与腐蚀，但是未探究其本质。今天特意网上去寻找文章，留下一些学习心得。
对应期二值化的图形的讲解，因为前面一些彩色图加上一些公式真的是看的我抽烟差点抽出肺癌。
腐蚀运算：简单理解就是把目标区域变小。
运算过程为结构元素的黑色像素点从原图的第一个像素点依次每行扫描过去，原图中与结构灰色像素点比较，如果相同，则保留黑色。我们可以依次扫描第一行，第一个像素下面像素点不相同，所以仍未白色，第二个像素点，右边与下面的像素都为灰色，因此变得第二个像素为黑色。扫描整个原图就得到腐蚀的示意图，会明显发现腐蚀图像变小了。黑色的区域就是你得到的。
膨胀运算
定义结构元素(与模板类似)，结构元素在整幅图像中移动，移动到每个像素点上，如果结构元素与图像上对应像素点的像素值至少有一个像素相等时，保留这个像素点的值。
操作与腐蚀一样只是保留像素点的值条件改变了。
当我们先用图形粗略理解这个过程后，我们再来看着这些数学公式就会显得轻松。
腐蚀公式：S为结构元素图，也叫核，也可以看出掩码或模板。x就是核扫过得当时区域。
膨胀公式：就看成先是求腐蚀后的集合，然后再和x集合并，只要有一点一样就不会是空集，就满足了之前我们只要满足右面或者左面的像素点相同就好。
其实这种算法定义并不是决定，只要理解其中的思想就好，可能你的结构元素图是其他的也可以。按照你的算法去实现这两种操作，没准会更好。
这边博客肯定还有自己的理解错误，还请大家指出，谢谢！
这两篇博客分别参考了
https://www.cnblogs.com/-wenli/p/11525256.html
https://blog.csdn.net/zxli3011/article/details/50522939
感谢这两位博主的文章。