腐蚀不能正常工作 我尝试在C++中实现腐蚀（形态学运算），用OpenCV读取并显示腐蚀后的第一幅图像和图像。p>

我想一步一步地解释我是如何做到的：

我使用一个随机值为255或0的矩阵创建了我的“二进制图像”（我只使用了黑白）

我将初始图像复制到最终图像中

然后我用一个3x3的遮罩检查了矩阵（最终图像），然后我计算了9的值是否为255

我的面具像：

[255 255 255
255 255 255
255 255 255]

如果我的计数器=9，我会将与遮罩中心不同的像素涂成黑色

这是我的代码：

#include <iostream>
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"

using namespace std;
using namespace cv;

#define WIDTH  16
#define HEIGHT 16

int main( int argc, char** argv )
{
    Mat image(HEIGHT, WIDTH, CV_8UC1);
    Mat imageFinal(HEIGHT, WIDTH, CV_8UC1);

    int values[WIDTH][HEIGHT] = {0, 0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0, 0, 0,
                                 0, 0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0, 0, 0,
                                 0, 0,   0, 255, 255, 255,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0, 0, 0,
                                 0, 0, 255, 255, 255, 255, 255,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0, 0, 0,
                                 0, 0, 255, 255, 255, 255, 255,   0,   0,   0,   0, 255, 255, 255, 0, 0,
                                 0, 0, 255, 255, 255, 255,   0,   0,   0,   0, 255, 255, 255, 255, 0, 0,
                                 0, 0,   0, 255, 255,   0,   0,   0,   0, 255, 255, 255, 255, 255, 0, 0,
                                 0, 0,   0,   0,   0,   0,   0,   0, 255, 255, 255, 255, 255,   0, 0, 0,
                                 0, 0,   0,   0,   0,   0,   0, 255, 255, 255, 255, 255,   0,   0, 0, 0,
                                 0, 0,   0,   0,   0,   0, 255, 255, 255, 255, 255,   0,   0,   0, 0, 0,
                                 0, 0,   0,   0,   0, 255, 255, 255, 255, 255,   0,   0,   0,   0, 0, 0,
                                 0, 0,   0,   0, 255, 255, 255, 255, 255,   0,   0,   0,   0,   0, 0, 0,
                                 0, 0,   0,   0, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255,   0,   0, 0, 0,
                                 0, 0,   0,   0, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255,   0,   0, 0, 0,
                                 0, 0,   0,   0,   0, 255, 255, 255, 255, 255, 255,   0,   0,   0, 0, 0,
                                 0, 0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0, 0, 0};

    for(int row = 0; row < WIDTH; row++){
        for(int col = 0; col < HEIGHT; col++){
            image.data[col + row * image.cols] = values[row][col];
        }
    }

    image.copyTo(imageFinal);

    int count = 0;

    for(int row = 1; row < image.rows-1; row++){
        for(int col = 1; col < image.cols-1; col++){
            count = 0;
            for(int a = -1; a <= 1; a++){
                for(int b = -1; b <= 1; b++){
                    if(image.at<uchar>(row + a, col + b) == 255){
                        count++;
                    }
                }
            }cout << count << endl;
            if(count == 9){
                for(int a = -1; a <= 1; a++){
                    for(int b = -1; b <= 1; b++){
                        if(a != 0 && b != 0){
                            imageFinal.at<uchar>(row + a, col + b) = 0;
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }

    imshow("Image", image);
    imshow("final", imageFinal);

    waitKey(0);  
    return 0;
}

#包括
#包括“opencv2/imgproc/imgproc.hpp”
#包括“opencv2/highgui/highgui.hpp”
使用名称空间std；
使用名称空间cv；
#定义宽度16
#定义高度16
int main（int argc，字符**argv）
{
垫图像（高度、宽度、CV_8UC1）；
Mat imageFinal（高度、宽度、CV_8UC1）；
int值[宽度][高度]={0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0，
0, 0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0, 0, 0,
0, 0,   0, 255, 255, 255,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0, 0, 0,
0, 0, 255, 255, 255, 255, 255,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0, 0, 0,
0, 0, 255, 255, 255, 255, 255,   0,   0,   0,   0, 255, 255, 255, 0, 0,
0, 0, 255, 255, 255, 255,   0,   0,   0,   0, 255, 255, 255, 255, 0, 0,
0, 0,   0, 255, 255,   0,   0,   0,   0, 255, 255, 255, 255, 255, 0, 0,
0, 0,   0,   0,   0,   0,   0,   0, 255, 255, 255, 255, 255,   0, 0, 0,
0, 0,   0,   0,   0,   0,   0, 255, 255, 255, 255, 255,   0,   0, 0, 0,
0, 0,   0,   0,   0,   0, 255, 255, 255, 255, 255,   0,   0,   0, 0, 0,
0, 0,   0,   0,   0, 255, 255, 255, 255, 255,   0,   0,   0,   0, 0, 0,
0, 0,   0,   0, 255, 255, 255, 255, 255,   0,   0,   0,   0,   0, 0, 0,
0, 0,   0,   0, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255,   0,   0, 0, 0,
0, 0,   0,   0, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255,   0,   0, 0, 0,
0, 0,   0,   0,   0, 255, 255, 255, 255, 255, 255,   0,   0,   0, 0, 0,
0, 0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0,   0, 0, 0};
对于（int row=0；row对于（int a=-1；a我不是100%确定，但在阅读了之后，我认为正确的实现如下所示：

for each pixel(x,y) in original_image
    count neigbours where original_image == 255
    if count == 9
        new_image(x,y) = 255
    else 
        new_image(x,y) = 0
    end
end

当你有

for each pixel(x,y) in original_image
    count neigbours where original_image == 255
    if count == 9
        set all neighbours (but not the pixel itself) in new_image to 0
end

基本上，侵蚀应该对图像的3x3部分起作用

1 1 1         ? ? ?            0 1 1      ? ? ? 
1 1 1    ->   ? 1 ?      and   1 1 1  ->  ? 0 ? 
1 1 1         ? ? ?            1 1 1      ? ? ? 

但你知道

1 1 1         0 0 0 
1 1 1    ->   0 1 0
1 1 1         0 0 0 

应用过滤器时，您应该只更改正在查看的像素的值，但更改所有相邻像素，而不是像素本身

我觉得维基文章中的公式不太有启发性，也许这有助于理解：

new_image(x,y) = (3x3Sub(old_image,x,y) == mask) * 255

为什么我有-1？这不是个好问题？或者“但结果不正确”…什么是“不正确”？图像太小，看不出任何差异。但侵蚀的正确公式或过滤器是什么？我写了一个答案，不保证正确，但您可以尝试一下。您已经链接到同一图像两次。非常感谢您的解释：D@Laurentiu不客气。尽管你的问题已经解决，你接受了答案，请考虑改进这个问题。在目前的状态中，还不清楚产生的图像有什么问题。