给定一幅彩色图像，将其转换为二值图像，自行设计结构元，去除图像中数字1和0，并提取图像中的边缘和轮廓，要求显示。使用python代码实现加注释

好的，让我来回答你的问题。

首先，需要使用Python中的OpenCV库来操作图像。以下是代码实现过程：

import cv2
import numpy as np

# 读取彩色图像
img = cv2.imread('color_image.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化图像
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

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

# 开运算，去除数字1和0
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

# 提取边缘和轮廓
edges = cv2.Canny(opening, 100, 200)
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制边缘和轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('Contours', img)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

解释一下代码的每个步骤：

1. 使用`cv2.imread()`函数读取彩色图像。
2. 使用`cv2.cvtColor()`函数将图像转换为灰度图像。
3. 使用`cv2.threshold()`函数将图像二值化。
4. 自定义结构元素，可以根据需要进行调整。
5. 使用`cv2.morphologyEx()`函数进行开运算，去除数字1和0。
6. 使用`cv2.Canny()`函数提取边缘。
7. 使用`cv2.findContours()`函数提取轮廓。
8. 使用`cv2.drawContours()`函数绘制边缘和轮廓。
9. 使用`cv2.imshow()`函数显示结果。

注意，这里使用的是开运算而不是闭运算，因为数字1和0是比较小的物体，闭运算会将它们连接成一个整体，而开运算则可以将它们分离出来。

另外，提取轮廓时需要注意使用`cv2.RETR_TREE`和`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`参数，这样可以得到轮廓的层级关系和简化后的轮廓点。

希望这个回答能够帮助到你！