pythont 采用python软件编程实现图像腐蚀与膨胀处理的程序及效果图。

Python 中可以使用 OpenCV 库来进行图像腐蚀和膨胀操作，这两个是数字形态学的基础操作。以下是简化的 Python 程序示例：

import cv2
import numpy as np

# 加载图片
image = cv2.imread('input_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 定义腐蚀和膨胀的结构元素 (这里用的是3x3的矩形)
kernel = np.ones((3,3),np.uint8)

# 腐蚀操作 - 减少物体边界处的像素点
corroded_img = cv2.erode(image, kernel, iterations=1)

# 膨胀操作 - 扩大物体边界处的像素点
expanded_img = cv2.dilate(image, kernel, iterations=1)

# 显示原图、腐蚀后的图和膨胀后的图
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Corroded Image', corroded_img)
cv2.imshow('Eroded Image', expanded_img)

cv2.waitKey(0) # 等待用户按键，按任意键关闭窗口
cv2.destroyAllWindows() # 关闭所有窗口

在这个例子中，`erode()`函数用于腐蚀图像，`dilate()`函数用于膨胀图像。`iterations`参数决定了操作的强度。

要查看实际的效果，你需要替换 `'input_image.jpg'` 为你想要处理的图片文件名，并运行上述代码。注意，结果取决于选择的结构元素形状和大小以及迭代次数。