OpenCV官网详细讲解击中击不中的算法，这里简单说明如下。

假设源图像为A，结构元素(核)B1和结构元素B2

击中击不中算法的运算如下：

1、使用结构元素B1对源图像A进行腐蚀操作；

2、使用结构元素B2对源图像A的互补图(取反)进行腐蚀操作(Erode)；

3、将步骤1与步骤2的结果进行和操作(AND)，即为输出结果。

可以将B1和B2组合为结构元素B，如下

如果上面的话理解起来有些晦涩的话，我个人的理解是：定义一个待匹配的核，其中核内元素值为1，表示该位置需要匹配前景（白色）；若为-1，表示该位置需要匹配背景（黑色）；若为0，表示任意(前景、背景皆可)。使用该核对源图像扫描后，若匹配上述规则，在锚点位置记为255(非0)，若不匹配，则锚点位置记为0，最后得到的结果就是输出图像。

注意，在外推边框没有指定值时，左上角和右下角也出现匹配情况。

将上图放大50倍后显示效果如下

另一个核

#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
using namespace cv;
int main(){
 Mat input_image = (Mat_<uchar>(8, 8) <<
 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
 0, 255, 255, 255, 0, 0, 0, 255,
 0, 255, 255, 255, 0, 0, 0, 0,
 0, 255, 255, 255, 0, 255, 0, 0,
 0, 0, 255, 0, 0, 0, 0, 0,
 0, 0, 255, 0, 0, 255, 255, 0,
 0, 255, 0, 255, 0, 0, 255, 0,
 0, 255, 255, 255, 0, 0, 0, 0);
 Mat kernel = (Mat_<int>(3, 3) <<
 0, 1, 0,
 1, -1, 1,
 0, 1, 0);
 Mat output_image;
// 这里可以改为外推方式
 morphologyEx(input_image, output_image, MORPH_HITMISS, kernel);
 const int rate = 50;
 kernel = (kernel + 1) * 127;
 kernel.convertTo(kernel, CV_8U);
 resize(kernel, kernel, Size(), rate, rate, INTER_NEAREST);
 imshow("kernel", kernel);
 moveWindow("kernel", 0, 0);
 resize(input_image, input_image, Size(), rate, rate, INTER_NEAREST);
 imshow("Original", input_image);
 moveWindow("Original", 0, 200);
 resize(output_image, output_image, Size(), rate, rate, INTER_NEAREST);
 imshow("Hit or Miss", output_image);
 moveWindow("Hit or Miss", 500, 200);
 waitKey(0);
 return 0;
}

总结一下击中和击不中，简单来说这个形态学操作就是选择你想要的形状，例如二值化后有很多的点，如果我只想保留符合要求的形状的二值化，此时该操作很有效，你可以根据自己遇到的情况设计结构元即可。 

参考文档使用的是opencv4.3版本，新版本对这些算子的解释都删除了，原文opencv4.3地址