本文介绍了在OpenCV库中如何进行图像处理中的腐蚀和膨胀操作，并提供了具体的代码示例。
在Python与OpenCV的图像处理中，腐蚀（Erosion）和膨胀（Dilation）是两种基本操作。
**去噪过程：**
使用腐蚀来去除噪声，但为了压缩噪声的效果，在对原图进行腐蚀之后再做一次膨胀处理可以同时消除噪声并保持原始形状不变。
**腐蚀详解：**
图像的腐蚀主要应用于二值图像（即只有0和1两个像素值）。其操作涉及两种输入对象：
- 原始的二值图像。
- 卷积核。
通过卷积核遍历整个原图，如果卷积核覆盖的所有对应位置上的原始像素均为1，则该位置结果为1；否则结果是0。例如，在下图中红色部分代表的是一个简单的3x3的卷积核示例。
腐蚀操作的效果是在图像边界上“削减”一部分区域（如黑色背景中的白色边框会变窄）。
**使用方法：**
在OpenCV库中，可以调用`cv2.erode()`函数来执行侵蚀处理：
```python
结果=cv2.erode(原始图像src,卷积核kernel,迭代次数iterations)
```
其中参数包括：
- `原始图像src`: 即待腐蚀的二值图。
- `卷积核kernel`: 定义了操作的具体形状和大小，例如一个3x3的方形或圆形结构元素。
- `迭代次数iterations`(可选): 指定执行侵蚀处理的重复次数，默认为1。
5星
