其实，膨胀就是求局部最大值的操作。
按数学方面来说，膨胀或者腐蚀操作就是将图像（或图像的一部分区域，我们称之为A）与核（我们称之为B）进行卷积。
核可以是任何的形状和大小，它拥有一个单独定义出来的参考点，我们称其为锚点（anchorpoint）。多数情况下，核是一个小的中间带有参考点和实心正方形或者圆盘，其实，我们可以把核视为模板或者掩码。
而膨胀就是求局部最大值的操作，核B与图形卷积，即计算核B覆盖的区域的像素点的最大值，并把这个最大值赋值给参考点指定的像素。这样就会使图像中的高亮区域逐渐增长。如下图所示，这就是膨胀操作的初衷。
膨胀的数学表达式：
膨胀效果图（毛笔字）：
照片膨胀效果图：
1.3 腐蚀
再来看一下腐蚀，大家应该知道，膨胀和腐蚀是一对好基友，是相反的一对操作，所以腐蚀就是求局部最小值的操作。
我们一般都会把腐蚀和膨胀对应起来理解和学习。下文就可以看到，两者的函数原型也是基本上一样的。
原理图：
腐蚀的数学表达式：
腐蚀效果图（毛笔字）：
照片腐蚀效果图：
浅墨表示这张狗狗超可爱：D
二、深入——OpenCV源码分析溯源
直接上源码吧，在…\opencv\sources\modules\imgproc\src\ morph.cpp路径中 的第1353行开始就为erode（腐蚀）函数的源码，1361行为dilate（膨胀）函数的源码。
//———————————–【erode（）函数中文注释版源代码】—————————- // 说明：以下代码为来自于计算机开源视觉库OpenCV的官方源代码 // OpenCV源代码版本：2.4.8 // 源码路径：…\opencv\sources\modules\imgproc\src\ morph.cpp // 源文件中如下代码的起始行数：1353行 // 中文注释by浅墨 //——————————————————————————————————– void cv::erode( InputArray src, OutputArraydst, InputArray kernel,Point anchor, int iterations,int borderType, constScalar& borderValue ){//调用morphOp函数，并设定标识符为MORPH_ERODE morphOp( MORPH_ERODE, src, dst, kernel, anchor, iterations, borderType,borderValue );}//———————————–【dilate（）函数中文注释版源代码】—————————- // 说明：以下代码为来自于计算机开源视觉库OpenCV的官方源代码 // OpenCV源代码版本：2.4.8 // 源码路径：…\opencv\sources\modules\imgproc\src\ morph.cpp // 源文件中如下代码的起始行数：1361行 // 中文注释by浅墨 //——————————————————————————————————– void cv::dilate( InputArray src,OutputArray dst, InputArray kernel,Point anchor, int iterations,int borderType, constScalar& borderValue ){//调用morphOp函数，并设定标识符为MORPH_DILATE morphOp( MORPH_DILATE, src, dst, kernel, anchor, iterations, borderType,borderValue );}
可以发现erode和dilate这两个函数内部就是调用了一下morphOp，只是他们调用morphOp时，第一个参数标识符不同，一个为MORPH_ERODE（腐蚀），一个为MORPH_DILATE（膨胀）。
morphOp函数的源码在…\opencv\sources\modules\imgproc\src\morph.cpp中的第1286行，有兴趣的朋友们可以研究研究，这里就不费时费力花篇幅展开分析了。
三、浅出——API函数快速上手
3.1 形态学膨胀——dilate函数
erode函数，使用像素邻域内的局部极大运算符来膨胀一张图片，从src输入，由dst输出。支持就地（in-place）操作。
天不负;卧薪尝胆，三千越甲可吞吴。
