在二值图的结果基础上，可针对性处理。 这些处理有些是概念上的，有些是原理上的，也有形态上的，那就看用途与目的了。 本质上还是对二值图的黑白点进行处理，以用于图像增强、边缘检测、图像分割等多个领域。比如膨胀与腐蚀。 膨胀：输入图像与结构元素进行卷积计算，取局部极大值来替代中心值，可以使相互分离的物体连接起来。 腐蚀：取局部极小值替换中心值，可以断开两个连接在一起的物体。 这个概念对于没太多理论支持的

二值化是逐像素处理，而逐像素处理会有很多效果，这主要是给人眼看的，因为像素值的变化，直观的就是图像变化，比如颜色。 颜色变幻处理 OpenCV提供了一些图片，如下： 粗看是一些风格，细看一下，其实是各行颜色一致，看属性知道图像尺寸为256 * 30。 256是字节宽度，也是各通道取值范围。 所以，可以用查表法直接替代处理，即将上面一张图片作为输入，则各行就将原值的0-255映射成为图片相应列