这是使用OpenCV 4.0.1运行的。不确定上一个版本。
下面的代码显示OpenCV的膨胀，我认为morphologyEx通常在子矩阵与相同矩阵的克隆上计算时不会返回相同的结果。似乎是使用子矩阵外的值来计算结果的边缘值。
简而言之，v2in和v3in是等效的，但v2in由v1的子矩阵组成，而v3in是其子集。但是，两者的扩张会产生不同的结果，其中扩张v2in似乎错误地使用了数据，而不是从与v2in数据相邻的v1in元素中获取的v2in中。
// dilation of a 1x7 "vector" works as expected.
Mat_<uchar> vin1 = (Mat_<uchar>(1, 7) << 0,0,0,1,0,0,0);
std::cout << "vin1:" << vin1 << std::endl;
Mat_<uchar> vout1;
morphologyEx(vin1, vout1, MORPH_DILATE, Mat::ones(1, 5, CV_8UC1));
std::cout << "vout1:" << vout1 << std::endl;
// Changing the edge values of v1in1.
Mat_<uchar> vin2;
vin1(0) = 255; vin1(6) = 128;
// creating v2 as a subset of v1 that doesn't include it edge elements (v1 elts 0 and 6)
vin2 = vin1.colRange(1, 6);
// printing the state of things. Comfirming that v2 is in fact a sub-matrix of 1 that doesn't include the
// edge (v1 elts 0 and 6) values of vin1
std::cout << "in1(0) = 255; vin1(6) = 128 modified vin1= " << vin1 << std::endl;
std::cout << "vin1.datastart= " << std::hex << static_cast<const void*>(vin1.datastart) << std::endl;
std::cout << "vin2=vin1.colRange(1, 6), vin2=" << vin2 << std::endl;
std::cout << "vin2.datastart= " << std::hex << static_cast<const void*>(vin2.datastart) << std::endl;
std::cout << "vin2.data= " << std::hex << static_cast<void*>(vin2.data) << std::endl;
// dilation of v2, in vout2, uses the data not in v2, taken from v1 elts 0 and 6 yielding bad results.
Mat_<uchar> vout2;
morphologyEx(vin2, vout2, MORPH_DILATE, Mat::ones(1, 5, CV_8UC1));
std::cout << "Dilate of vin2=vin1.colRange(1, 6), vout2= " << vout2 << std::endl;
Mat_<uchar> vin3 = vin1.colRange(1, 6).clone();
// But doing the same dilation using a clone vs a submatrix gives a different, and correct, answer.
std::cout << "vin3=vin1.colRange(1, 6).clone(), vin3=" << vin3 << std::endl;
Mat_<uchar> vout3;
morphologyEx(vin3, vout3, MORPH_DILATE, Mat::ones(1, 5, CV_8UC1));
std::cout << "Dilate of vin3=vin1.colRange(1, 6).clone(), vout3" << vout3 << std::endl;
输出：
vin1：[0，0，0，1，0，0，0]
vout1：[0，1，1，1，1，1，0]
in1（0）= 255; vin1（6）= 128修改后的vin1 = [255，0，0，1，0，0，128]
vin1.datastart = 000001DC6A628FC0
vin2 = vin1.colRange（1，6），vin2 = [0，0，1，0，0]
vin2.datastart = 000001DC6A628FC0
vin2.data = 000001DC6A628FC1
vin2 = vin1.colRange（1，6），vout2 = [255，255，1，128，128]的扩张
vin3 = vin1.colRange（1，6）.clone（），vin3 = [0，0，1，0，0]
vin3 = vin1.colRange（1，6）.clone（），vout3 [1，1，1，1，1]的扩张