试编写一个程序，实现灰度图像的腐蚀、膨胀运算

好的，以下是一个简单的Python程序，可以实现灰度图像的腐蚀、膨胀运算：

import cv2
import numpy as np

# 读取灰度图像
img = cv2.imread('gray_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 定义腐蚀核
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)

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

# 定义膨胀核
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)

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

# 显示结果图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Erosion Image', erosion)
cv2.imshow('Dilation Image', dilation)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个程序中，我们首先使用`cv2.imread`函数读取了一张灰度图像（比如说名为`gray_image.png`的图像）。然后，我们定义了一个`5x5`的腐蚀核和一个`5x5`的膨胀核，并使用`cv2.erode`和`cv2.dilate`函数进行了腐蚀和膨胀操作。最后，我们使用`cv2.imshow`函数显示原始图像、腐蚀后的图像和膨胀后的图像，并使用`cv2.waitKey`函数等待用户按下按键后关闭窗口。

这只是一个简单的程序示例，具体的实现方式还需要根据实际需求进行调整。