3、对一副图像进行膨胀操作，选择结构元素为[0 1 0;1 1 1;0 1 0]和[1 1 1;1 1 1;1 1 1]观察其处理效果的异同，如果一次膨胀的效果不明显，可多次膨胀再比较，请给出代码

以下是使用Python中的OpenCV库进行膨胀操作的代码。其中，分别使用结构元素为[0 1 0;1 1 1;0 1 0]和[1 1 1;1 1 1;1 1 1]的膨胀操作，并对膨胀操作进行了3次迭代，最后将两种膨胀操作的结果进行比较。

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)

# 定义两种不同的结构元素
kernel1 = np.array([[0, 1, 0], [1, 1, 1], [0, 1, 0]], np.uint8)
kernel2 = np.ones((3, 3), np.uint8)

# 对图像进行膨胀操作
dilation1 = cv2.dilate(img, kernel1, iterations=3)
dilation2 = cv2.dilate(img, kernel2, iterations=3)

# 显示原图、两种膨胀操作的结果
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Dilation1', dilation1)
cv2.imshow('Dilation2', dilation2)

# 比较两种膨胀操作的结果
diff = cv2.absdiff(dilation1, dilation2)
cv2.imshow('Diff', diff)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行以上代码，可以观察到使用不同结构元素进行膨胀操作的效果异同，并且可以通过比较不同膨胀操作的结果来进行评估。