Question

我正在尝试实现一种在不使用opencv中内置侵蚀功能的情况下侵蚀图片的功能。

我的方法是检查图像区域中是否有0，并且如果内核为1，则无法设置1，这意味着条件为假。然后，我的第二个if语句表示条件为true，则设置了我的1。

void erosion(const cv::Mat& image, cv::Mat& erosion_image, const cv::Mat& kernel)
{
    bool check;
    int count;
    int count_2;
    int anchorx = kernel.rows / (2.0);
    int anchory = kernel.cols / (2.0);
    for (int x = 0; x < image.rows; x++) {
        for (int y = 0; y < image.cols; y++) {
            kernel.at<uchar>(x, y);
            for (int count = 0; count < kernel.rows; count++) {
                for (int count_2 = 0; count_2 < kernel.cols; count_2++) {

                    if (image.at<uchar>(x + count, y + count_2) == 0 && kernel.at<uchar>(count, count_2) == 1) {

                        check = false;
                    }
                }
            }

            if (check) {

                erosion_image.at<uchar>(x, y) = 1;
            }
        }
    }
}

这是正确的方法吗？预先谢谢你

Answer 1

这是二进制图像腐蚀的定义。如果处理灰度图像，则应将像素值设置为其附近Wiki-Erosion的点的最小值。

在以下代码中，我使用的不是255的最大像素值，而是255-CV_8U图像类型的OpenCV最大值的默认值。

注意，您还需要选择如何处理图像的边界像素。在下面的代码中，它们只是未处理。二进制图像的侵蚀可以表示为如下形式：

void erosion(const cv::Mat& image, cv::Mat& erosion_image, const cv::Mat& kernel)
{
    bool check;
    int count;
    int count_2;
    int anchorx = kernel.rows / (2.0);
    int anchory = kernel.cols / (2.0);
    for (int x = anchorx; x < image.rows - anchorx; x++) {
        for (int y = anchory; y < image.cols - anchory; y++) {
            check = true;
            if (image.at<uchar>(x, y))
            {
                for (int count = 0; count < kernel.rows && check; count++) {
                    for (int count_2 = 0; count_2 < kernel.cols && check; count_2++) {

                        if (image.at<uchar>(x - anchorx + count, y - anchory + count_2) == 0 &&
                            kernel.at<uchar>(count, count_2) == 1) {
                            erosion_image.at<uchar>(x, y) = 0;
                            check = false;
                        }
                    }
                }

                if (check) 
                    erosion_image.at<uchar>(x, y) = 255;
            }
            else
                erosion_image.at<uchar>(x, y) = 0;
        }
    }
}

C ++中的侵蚀函数未提供任何输出

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