《OpenCV图像处理》实验报告聚焦于图像的腐蚀与膨胀操作，这是形态学图像处理中的基本操作，具有显著的噪声消除、图像元素分割和连接功能。形态学操作基于形状，通过对输入图像应用特定的结构元素（如正方形、圆形内核）来产生输出图像。
腐蚀操作是形态学操作的一种，其目的是细化图像中的亮区域，扩大黑色区域。它通过将内核覆盖在图像上，取被覆盖区域的最小像素值并替换锚点位置的像素来实现。这种操作对于去除噪声、分离接近的图像元素非常有效，因为它会消除小于内核大小的小亮点。腐蚀操作适用于检测图像边缘，因为边缘部分的亮度变化通常比内部区域更剧烈。
相反，膨胀操作则是扩张图像的亮区域，压缩暗区域。它使用内核与图像卷积，选取被覆盖区域的最大像素值来替换锚点位置的像素。膨胀操作常用于连接分离的图像元素，填充图像内的孔洞，或者增强图像的亮度区域。对于寻找图像中的极大值区域，膨胀是理想的选择。
在实验中，使用OpenCV库实现这两种操作。实验代码示例中，定义了多个变量用于存储图像和处理参数，例如结构元素类型（矩形、交叉、椭圆）和内核大小。`Erosion`和`Dilation`函数分别对应腐蚀和膨胀的操作，它们根据用户在轨迹条上选择的结构元素类型和内核大小动态调整处理参数。主函数`main`加载图像，创建窗口显示原图和处理后的图像，并设置轨迹条以便用户交互调整参数。当轨迹条发生变化时，会调用对应的腐蚀或膨胀函数进行实时更新。
实验结果会展示腐蚀和膨胀操作对原始图像的影响，帮助理解这两个操作如何改变图像的形态特征。通过调整不同的结构元素和内核大小，可以观察到这些变化是如何影响图像的细节和结构。
OpenCV中的腐蚀和膨胀是形态学图像处理的基础工具，对于理解和应用图像处理技术至关重要。通过实验，学习者可以深入理解这些操作的工作原理，同时提升在实际问题中应用OpenCV解决图像处理任务的能力。
