使用cv2.erode()函数与cv2.dilate()对图像“cv2.png”进行膨胀和腐蚀操作。要求结构元为7×7，迭代次数为2。

在Python中，`cv2`库（来自OpenCV）提供了`erode()`和`dilate()`这两个函数，用于图像处理中的形态学操作。这两种操作可以改变图像边缘的形状，通常用于去除噪声、细化轮廓或者增强特定特征。

对于"cv2.png"这个图片，你可以按照以下步骤进行：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('cv2.png', 0)  # 读为灰度图，如果是彩色则需指定0

# 定义结构元素（structuring element），这里是7x7的矩形结构元
kernel = np.ones((7, 7), np.uint8)

# 膨胀操作
erosion = cv2.erode(img, kernel, iterations=2)
cv2.imwrite('erosion_cv2.png', erosion)  # 保存腐蚀后的图像

# 腐蚀操作
dilation = cv2.dilate(img, kernel, iterations=2)
cv2.imwrite('dilation_cv2.png', dilation)  # 保存膨胀后的图像

在这个例子中，`iterations=2`表示每一步操作都会重复两次。`erode()`会逐渐缩小物体的边界，而`dilate()`会扩大物体的边界。结果分别保存为了`erosion_cv2.png`和`dilation_cv2.png`。