灰值形態學中的腐蝕與膨脹
膨脹與腐蝕一般用於二值圖，也很好理解。但是對於灰度圖，顯然也存在腐蝕與膨脹，這是如何進行的呢？
可以使用OpenCV中的庫函數cv2.erode和cv2.dilate，但這次是探究其中的原理。
灰值形態學
結構元素（structure element）
$5x5$結構元素示例：
（2）歐幾裏得距離(Euclidean distance)
| 0 | 1 | 1 | 1 | 0 |
| 1 | 2 | 2 | 2 | 1 |
| 1 | 2 | 2 | 2 | 1 |
| 1 | 2 | 2 | 2 | 1 |
| 0 | 1 | 1 | 1 | 0 |
（2）城市街區距離(city block distance)
| 0 | 0 | 1 | 0 | 0 |
| 0 | 1 | 2 | 1 | 0 |
| 1 | 2 | 3 | 2 | 1 |
| 0 | 1 | 2 | 1 | 0 |
| 0 | 0 | 1 | 0 | 0 |
（3）棋盤距離(Chess board distance)
| 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 1 | 2 | 2 | 2 | 1 |
| 1 | 2 | 3 | 2 | 1 |
| 1 | 2 | 2 | 2 | 1 |
| 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
腐蝕（Erosion）
灰度圖像的腐蝕運算的數學定義為:
灰值形態學中的腐蝕與膨脹
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