使用python导入一张图像，做二值化处理后，设置结构元如下所示，分别对二值图像做腐蚀，膨胀，开操作和闭操作，处理结果在一个窗口内分五个子图显示，分别为原图，腐蚀，膨胀，开操作和闭操作图，注意需要写明各个操作的数学定义以及操作流程，结构元为[1,1;1,0]

好的，可以使用Python中的OpenCV库来完成这个任务。下面是完整的代码：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 定义结构元素
kernel = np.array([[1,1],[1,0]], dtype=np.uint8)

# 腐蚀操作
erosion = cv2.erode(thresh, kernel, iterations=1)

# 膨胀操作
dilation = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=1)

# 开操作
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

# 闭操作
closing = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

# 显示结果
plt.subplot(2, 3, 1)
plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Original')
plt.xticks([])
plt.yticks([])

plt.subplot(2, 3, 2)
plt.imshow(erosion, cmap='gray')
plt.title('Erosion')
plt.xticks([])
plt.yticks([])

plt.subplot(2, 3, 3)
plt.imshow(dilation, cmap='gray')
plt.title('Dilation')
plt.xticks([])
plt.yticks([])

plt.subplot(2, 3, 4)
plt.imshow(opening, cmap='gray')
plt.title('Opening')
plt.xticks([])
plt.yticks([])

plt.subplot(2, 3, 5)
plt.imshow(closing, cmap='gray')
plt.title('Closing')
plt.xticks([])
plt.yticks([])

plt.show()

运行代码后，会显示一张包含五个子图的窗口，分别为原图，腐蚀，膨胀，开操作和闭操作图。其中，结构元素为[1,1;1,0]，各个操作的数学定义和操作流程如下：

- 二值化处理：将灰度图像转换为二值图像，大于阈值的像素设为255，小于阈值的像素设为0。
- 腐蚀操作：将结构元素按照像素值与原图像进行卷积，如果结构元素的一个像素值为1，那么原图像中对应位置的像素值就会被保留；如果结构元素的一个像素值为0，那么原图像中对应位置的像素值就会被置为0。这个过程可以去除小的噪点和细小的边缘。
- 膨胀操作：将结构元素按照像素值与原图像进行卷积，如果结构元素的一个像素值为1，那么原图像中对应位置的像素值就会被保留；如果结构元素的一个像素值为0，那么原图像中对应位置的像素值就会被置为0。这个过程可以连接分离的物体，填充小的空洞。
- 开操作：先进行腐蚀操作，然后进行膨胀操作。这个过程可以消除小的对象和细小的边缘，同时保持物体的大小和形状不变。
- 闭操作：先进行膨胀操作，然后进行腐蚀操作。这个过程可以填充小的空洞，同时保持物体的大小和形状不变。