OpenCV是一个基于开放源码的计算机视觉库，其中，图像腐蚀与图像膨胀是其重要的图像处理技术之一。在本文中，我们将会从多个角度介绍这两种技术的实现以及它们的应用。
首先，由于图像腐蚀与图像膨胀涉及到图像的像素操作，因此，在进行这两种操作之前，我们需要先了解一些关于像素的知识。像素是指二维图像上的最小图像单元，由若干个数据组成，通常包括像素值、像素位置等一些必要信息，因此，我们可以通过对像素的操作来实现图像的变形等功能。
其次，让我们更深入地了解一下图像腐蚀和图像膨胀的实现。图像腐蚀通常是指将图像中的物体轮廓进行腐蚀，以此来获取更小的物体轮廓，从而方便后续的处理。在OpenCV中，我们可以通过调用cv2.erode()函数来实现图像的腐蚀。而图像膨胀则是指将图像中的物体轮廓进行膨胀，以此来获取更大的物体轮廓，从而方便后续的处理。在OpenCV中，我们可以通过调用cv2.dilate()函数来实现图像的膨胀。
最后，让我们来看一下图像腐蚀和图像膨胀的应用。在实际应用中，图像腐蚀和图像膨胀通常会被用来进行图像的预处理，比如对于图像中的噪点的去除、对于轮廓的检测和分割等都会涉及到这两种操作。此外，它们还可以被用来进行图像的形态学分析等操作。
