请给出解决以下问题的python+opencv: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。

好的，以下是可能的Python+OpenCV代码实现：

import cv2
import numpy as np

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

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

# 对灰度图像进行二值化处理
_, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

# 设计结构元素，用于腐蚀和膨胀操作
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))

# 对二值图像进行腐蚀和膨胀操作，去除数字1和0
eroded = cv2.erode(binary, kernel, iterations=1)
dilated = cv2.dilate(eroded, kernel, iterations=1)

# 对处理后的二值图像进行边缘检测，提取图像中的边缘和轮廓
edges = cv2.Canny(dilated, 100, 200)
_, contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 在原图像中绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)

# 显示处理后的图像
cv2.imshow('Binary Image', dilated)
cv2.imshow('Contours', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，先读取彩色图像，然后将其转换为灰度图像。接着，使用Otsu算法对灰度图像进行二值化处理，将图像分成黑白两部分。然后，设计一个矩形结构元素，用于腐蚀和膨胀操作，去除数字1和0。接着，使用Canny算法对处理后的二值图像进行边缘检测，提取图像中的边缘和轮廓，并在原图像中绘制轮廓。最后，显示处理后的图像。