开运算：先腐蚀后膨胀的过程，可以用来消除小物体、在纤细点处分离物体、平滑较大物体的边界的同时并不明显改变其面积。

闭运算：先膨胀后腐蚀的过程，能够排除小型黑洞(黑色区域)。

形态学梯度：膨胀图与腐蚀图之差，对二值图像进行这一操作可以将团块（blob）的边缘突出出来。可以用形态学梯度来保留物体的边缘轮廓。

顶帽：为原图像开运算的结果图之差，放大了裂缝或者局部低亮度的区域，突出了比原图轮廓周围的区域更明亮的区域，且这一操作和选择的核的大小相关。顶帽运算往往用来分离比邻近点亮一些的斑块。当一幅图像具有大幅的背景的时候，而微小物品比较有规律的情况下，可以使用顶帽运算进行背景提取。

黑帽：为闭运算的结果图与原图像之差。黑帽运算后的效果图突出了比原图轮廓周围的区域更暗的区域，且这一操作和选择的核的大小相关。所以，黑帽运算用来分离比邻近点暗一些的斑块。

离散傅里叶变换 图像高频部分代表了图像的细节、纹理信息；低频代表了图像的轮廓信息。

低通-->模糊

高通-->锐化

腐蚀和膨胀是针对白色部分（高亮部分）而言的。膨胀就是对图像高亮部分进行“领域扩张”，效果图拥有比原图更大的高亮区域；腐蚀是原图中的高亮区域被蚕食，效果图拥有比原图更小的高亮区域。

开运算：先腐蚀再膨胀，用来消除小物体

闭运算：先膨胀再腐蚀，用于排除小型黑洞

形态学梯度：就是膨胀图与俯视图之差，用于保留物体的边缘轮廓。

顶帽：原图像与开运算图之差，用于分离比邻近点亮一些的斑块。

黑帽：闭运算与原图像之差，用于分离比邻近点暗一些的斑块。`

box = cv.boxPoints(carPlat)

若 w>h:

若 W<h: