在OpenCV中，可以使用cv2.erode()函数来进行图像的腐蚀操作，使用cv2.dilate()函数来进行图像的膨胀操作。
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 定义卷积核
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)
# 腐蚀操作
eroded_img = cv2.erode(img, kernel, iterations=1)
# 膨胀操作
dilated_img = cv2.dilate(img, kernel, iterations=1)
# 显示图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Eroded Image', eroded_img)
cv2.imshow('Dilated Image', dilated_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
在上面的示例中，首先读取了一张灰度图像，然后定义了一个5x5的卷积核，接着分别对图像进行了腐蚀和膨胀操作，并显示了原始图像、腐蚀后的图像和膨胀后的图像。
