morphologyEx函数原型：
void cv::morphologyEx(
InputArray src, // 输入图像
OutputArray dst, // 输出图像
int op, // 运算类型
InputArray kernel, // 结构元素（核）
Point anchor = Point(-1,-1), // 核的锚点（默认在核的中心）
int iterations = 1, // 运算重复次数
int borderType = BORDER_CONSTANT, // 边界类型
const Scalar& borderValue = morphologyDefaultBorderValue() // 边界值
);
运算类型（op）：
MORPH_ERODE（腐蚀操作）
该运算通过将指定结构元素（核）与图像上的每个像素进行卷积，计算结构元素（核）覆盖下的像素的最小值，并将结果写入输出图像中。
MORPH_DILATE（膨胀操作）
该运算通过将指定结构元素（核）与图像上的每个像素进行卷积，计算结构元素（核）覆盖下的像素的最大值，并将结果写入输出图像中，能够填充小的空洞。
MORPH_OPEN（开运算）
该运算先对图像进行腐蚀操作，然后再对腐蚀后的图像进行膨胀操作，能够消除小的物体和细小的噪点，并平滑图像中的物体边缘等。
MORPH_CLOSE（闭运算）
该运算先对图像进行膨胀操作，然后再对膨胀后的图像进行腐蚀操作，能够填充小的空洞和连接相邻的物体，并平滑图像中的物体边缘等。
MORPH_GRADIENT（形态学梯度）
该运算通过计算图像膨胀和图像腐蚀之差，得到输入图像中物体的边缘信息。
MORPH_TOPHAT（顶帽运算）
该运算通过将原始图像与其开运算结果之差，得到输入图像中的小细节信息，提取比周围亮的区域。
MORPH_BLACKHAT（黑帽运算）
该运算通过将闭运算结果与原始图像之差，得到输入图像中的大细节信息，提取比周围暗的区域。
MORPH_HITMISS（命中或不命中）
该运算首先定义两个结构元素B1和B2，使用B1对源图像进行腐蚀操作，得到结果图像1；使用B2对源图像的互补图进行腐蚀操作，得到结果图像2，将结果图像1和结果图像2进行逻辑与（AND）操作，得到最终的输出结果。
结构元素（核）（kernel）：
形态学运算的关键因素。核可以是矩形、椭圆或十字形，指定了像素邻域的形状。常见的核使用函数 cv::getStructuringElement() 生成。核的尺寸和形状直接影响形态学运算的效果。
核的锚点（anchor）：
决定形态学运算时哪个点与源图像进行对齐。默认值为 (-1, -1)，表示锚点在核的中心。
边界类型（borderType）：
图像边界的处理方式，决定当核处理图像边界时如何扩展边界。常见值包括：
边界的填充值（borderValue）：
当 borderType 为 BORDER_CONSTANT 时，指定的常数边界值