使用cv2.morphologyEx()实现开运算，闭运算，礼帽与黑帽操作以及梯度运算

openvc中morphologyEx()函数是一种形态学变化函数。数学形态学可以理解为一种滤波行为，因此也称为形态学滤波。滤波中用到的滤波器(kernal)，在形态学中称为结构元素。结构元素往往是由一个特殊的形状构成,如线条、矩形、圆等。
基本使用方式如下：

cv2.morphologyEx(img, op, kernel)

参数op的取值	含义
cv2.MORPH_OPEN	开运算(open) ,先腐蚀后膨胀的过程。开运算可以用来消除小黑点，在纤细点处分离物体、平滑较大物体的边界的 同时并不明显改变其面积。
cv2.MORPH_CLOSE	闭运算(close)，先膨胀后腐蚀的过程。闭运算可以用来排除小黑洞。
cv2.MORPH_GRADIENT	形态学梯度(morph-grad)，可以突出团块(blob)的边缘，保留物体的边缘轮廓。
cv2.MORPH_TOPHAT	顶帽(top-hat)，将突出比原轮廓亮的部分。
cv2.MORPH_BLACKHAT	黑帽(black-hat)，将突出比原轮廓暗的部分。

1. 开运算(open)

# 开：先腐蚀，再膨胀
img = cv2.imread('dige.png')

kernel = np.ones((5,5),np.uint8) 
opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

cv2.imshow('opening', opening)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

1. 闭运算(close)，没有合适的图片，所以不做演示了，其作用就是像上面说的一样，可以用来排除小黑洞。
2. 梯度运算，梯度=膨胀-腐蚀

pie = cv2.imread('pie.png')
kernel = np.ones((7,7),np.uint8) 
dilate = cv2.dilate(pie,kernel,iterations = 5)
erosion = cv2.erode(pie,kernel,iterations = 5)

res = np.hstack((dilate,erosion))

cv2.imshow('res', res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

1. 礼帽与黑帽
   礼帽 = 原始输入-开运算结果
   黑帽 = 闭运算-原始输入

#礼帽
img = cv2.imread('dige.png')
tophat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)
cv2.imshow('tophat', tophat)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

#黑帽
img = cv2.imread('dige.png')
blackhat  = cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)
cv2.imshow('blackhat ', blackhat )
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()