利用opencv进行图像膨胀与腐蚀处理图像
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("1.jpg") # 读取图像
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) # 定义全为1的矩阵(卷积核)，对象类型为8位无符号整型（0~255）
imgGray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 对图片进行转换颜色空间
imgBlur = cv2.GaussianBlur(imgGray, (7, 7), 0) # 使用高斯模糊功能来模糊图像;定义内核-加噪(为奇数)
imgCanny = cv2.Canny(img, 100, 100) # 使用边缘检测功能
imgDialation = cv2.dilate(imgCanny, kernel, iterations=1) # 图像膨胀,目标；卷积核；迭代次数(白多)
imgEroded = cv2.erode(imgDialation, kernel, iterations=3) # 图像腐蚀(黑多)
cv2.imshow("Output1", imgGray)
cv2.imshow("Output2", imgBlur)
cv2.imshow("Output3", imgCanny)
cv2.imshow("Output4", imgDialation)
cv2.imshow("Output5", imgEroded)
cv2.waitKey(0) # 设置0代表着无限延迟，1000为1s
