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该函数执行高级形态转换，可以使用腐蚀和膨胀作为基本操作来执行高级形态转换，任何操作都能够原地执行。在多通道图像的例子中，每一个通道都独立地被处理。
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erode(腐蚀)：它沿着物体边界移除像素并缩小物体的大小，会增强图像的暗部。
dilate(膨胀)：通过将像素添加到该图像中的对象的感知边界，扩张放大图像中的明亮白色区域。
opening operation(开运算):先腐蚀，后膨胀。能够排除小黑点。
close operation(闭运算):先膨胀，后腐蚀。能够排除小亮点。
src:输入图像，输入图像的通道数是任意的。
op:形态操作的类型如：cv2.MORPH_ERODE（腐蚀）,cv2.MORPH_DILATE（膨胀）,cv2.MORPH_OPEN（开运算)，cv2.MORPH_CLOSE（闭元素）
...等等操作
(详细参考官方文档 MorphTypes )
kernel:输入一个数组作为核。能被 getStructuringElement 创建。
anchor:核的锚点位置，负值说明该锚点位于核中心。默认为核中心。
iterations:整型int。腐蚀与膨胀被应用的次数。默认为None。
例：一次开运算迭代两次：（MORPH_OPEN= ）伴随两次迭代等于：腐蚀--腐蚀--膨胀--膨胀。
borderType:像素边界扩展类型，参照官方文档所列的几种类型 BorderTypes
borderValue:边界为常量时的边界值。默认值有特殊含义。默认值为None。
exp() 方法返回e的x次方。
以下是 exp() 方法的语法:
import math
math.exp( x )
注意：exp()是不能直接访问的，需要导入 math 模块，通过静态对象调用该方法。
不能直接算。
exp()方法返回指数x： ex.
语法
以下是exp()方法的语法：
123
import math math.exp( x )
注意：此函数是无法直接访问的，所以我们需要导入math模块，然后需要用math的静态对象来调用这个函数。
参数
x -- 这是一个数值表达式
返回值
此方法返回指数x： ex.
例子
下面的例子显示了exp()方法的使用。
12345678 #!/usr/bin/pythonimport math # This will import math module print "math.exp(-45.17) : ", math.exp(-45.17)print "math.exp(100.12) : ", math.exp(100.12)print "math.exp(100.72) : ", math.exp(100.72)print "math.exp(119L) : ", math.exp(119L)print "math.exp(math.pi) : ", math.exp(math.pi)
当我们运行上面的程序，它会产生以下结果：
12345 math.exp(-45.17) : 2.41500621326e-20math.exp(100.12) : 3.03084361407e+43math.exp(100.72) : 5.52255713025e+43math.exp(119L) : 4.7978133273e+51math.exp(math.pi) : 23.1406926328
先要引入os模块
使用mkdir方法创建一个tt文件夹，参数是文件夹的路径：
假如我们使用mkdir方法创建多层文件夹，也就是说，文件夹f:/tt1和文件夹f:/tt1/tt1都是不存在的，这时候就会出现错误。
