C++ 非零坐标向量中的8-邻域

从Canny算子得到的边缘图像8UC1中，我想遍历所有的白色像素并找到它们的8邻域

作为第一步，我申请

findNonZero(edgesFromCanny, nonZeroCoordinates);

仅获取所有白色像素以增加计算时间。 然后，非零坐标中这些像素的坐标按行顺序排列，以便p（x=100，y=1）可以远离非零坐标中的p（x=100，y=2）（列方向），而p（x=100，y=1）和p（x=101，y=1）在非零坐标中是后续的（如果它们是边）

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如何（快速）检索p（x=100，y=1）的8邻域，考虑到它也是一条边

我找到了一个使用kNN的解决方案，但我不确定这个解决方案是否不需要太多计算，或者可以有一个更简单的解决方案：

    vector<Point2f> edgesVec; //Insert all 2D points to this vector
    flann::KDTreeIndexParams indexParams;
    flann::Index kdtree(Mat(edgesVec).reshape(1), indexParams);
    vector<float> query;
    query.push_back(i); //Insert the 2D point we need to find neighbours to the query
    query.push_back(j); //Insert the 2D point we need to find neighbours to the query
    vector<int> indices;
    vector<float> dists;
    kdtree.radiusSearch(query, indices, dists, 1.5, 8);

vector edgesVec//将所有二维点插入此向量
法兰：kdtreeindexparamsindexparams；
flann：：索引kdtree（Mat（edgesVec）。重塑（1），索引参数）；
向量查询；
查询。推回（i）//插入我们需要查找查询邻居的2D点
查询。推回（j）//插入我们需要查找查询邻居的2D点
向量指数；
向量距离；
radiusSearch（查询，索引，距离，1.5,8）；

是否要检索8邻域中的所有白色像素？因为在没有任何额外条件的情况下，8邻域只是每个白色像素周围的8个像素。是的，我只想检索所有这些白色像素，它们位于实际像素的8邻域中（I，j和I，j周围的+1/-1）-这意味着，这个特定邻域中的黑色像素不应该返回。