1.读取一幅灰度图像并显示,使用5*5大小的矩形结构元素,分别进行膨胀、腐蚀、开运

放和闭运算。

好的，您可以参考以下代码实现：

import cv2
import numpy as np

# 读取灰度图像
img = cv2.imread('gray_image.png', 0)

# 显示原图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.waitKey(0)

# 定义结构元素
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)

# 膨胀操作
dilation = cv2.dilate(img, kernel, iterations=1)
cv2.imshow('Dilation', dilation)
cv2.waitKey(0)

# 腐蚀操作
erosion = cv2.erode(img, kernel, iterations=1)
cv2.imshow('Erosion', erosion)
cv2.waitKey(0)

# 开运算
opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
cv2.imshow('Opening', opening)
cv2.waitKey(0)

# 闭运算
closing = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
cv2.imshow('Closing', closing)
cv2.waitKey(0)

# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

其中，`cv2.imread()` 函数用于读取图像，`cv2.imshow()` 函数用于显示图像，`cv2.waitKey()` 函数用于等待键盘输入，`cv2.dilate()` 函数用于进行膨胀操作，`cv2.erode()` 函数用于进行腐蚀操作，`cv2.morphologyEx()` 函数用于进行开闭运算，`cv2.destroyAllWindows()` 函数用于关闭所有窗口。

您可以将代码中的 `gray_image.png` 替换为您自己的灰度图像文件路径，然后运行代码即可看到膨胀、腐蚀、开运算和闭运算的效果。