OPenCV版本： 4.4
IDE:VS2017
功能说明概要：使用指定的核元素使图像膨胀。 图像膨胀的过程类似于卷积的过程。 原始图像矩阵a和结构元素b、b在a矩阵上依次移动，每个位置b所覆盖元素的最大值替换b中心位置的值，即定位点，完成整个膨胀过程。
注意所谓腐蚀和膨胀的对象是对图像中的白色元素说的。 看图像中的物体反而可以理解。
算法通俗理解:膨胀算法将图像放大一圈，向图像中的对象边界添加像素。 其运算过程为使用33的结构要素，扫描二值图像的各像素，在结构要素和其上覆盖的二值图像上进行and运算。 如果全部为0，则结构图像的该像素为0，否则为1。 其结果，二值图像变大一圈。
函数使用指定的内核元素膨胀源图像。 内核具有可定义的锚点，称为内核中心点。 在膨胀操作期间，将获取内核覆盖区域的最大像素值而不是锚点像素，最大值由以下公式获取：
DST(x，y )=max ) x，y) :元素(x，y0 src (xx，y) (textTT{dst}，y ) ) ) max_ ) max )
函数支持就地模式，膨胀操作可以多次重复使用，对于多通道图像，每个通道都独立处理。
函数原型： cv _ exports _ wvoiddilate (inputarraysrc，OutputArray dst，InputArray kernel，pointanchor=point(-1，-1)， input array kernel int border type=border _ constant，constscalarbordervalue=morphologydefaultbordervalue (输入参数描述参数src 通道数量是任意的，但深度值必须为以下值之一：
CV_8U、CV_16U、CV_16S、CV_32F or CV_64F。
参数dst是与源图像相同大小和类型的输出图像。
参数kernel膨胀核元素。 如果elemenat=Mat ()是3 x 3矩形核元素，则可以使用getStructuringElement创建核。
参数anchor元素中锚点的位置。 缺省值为(-1，-1)。 这意味着锚点位于元素的中心。
参数iterations膨胀的重复次数。
参数borderType像素外推方法。 请参见#BorderTypes。 不支持BORDER_WRAP。
参数borderValue固定边时的边值。
参考： erode，morphologyEx，getStructuringElement
源代码示例# include iostream # include opencv2/opencv.HPP int main ({ cv :3360 matimage=cv 33603360 im read (d : () main std:endl； cv :3360等待密钥(0； 返回0； }cv:Mat imageDst； //定制核cv :3360 matelement=cv : getstructuringelement (cv :3360 morph _ rect，cv : size (8，8 ) ) ) cv:imshow (“原图”、image )； cv:3360dilate(image，imageDst，element )； cv:imshow (“膨胀”，imageDst )； cv :3360等待密钥(0； }执行结果：
背景(白色)膨胀，果汁杯的图像和水果的图像缩小了。