我的腐蚀（）函数与openCV的腐蚀函数产生的输出不同

Question

所以我用了一个边界来表示“在”图像之外的像素，这样内核就可以使用边界的像素来获得最小值。 我不知道为什么我的函数会产生一个与内置函数不同的输出-我仔细检查了两个输出（写入图像和放大），并且非常仔细地看，我没有注意到像素的差异！在

进口cv2 将numpy作为np导入

img = cv2.imread('lena.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

reflect = cv2.copyMakeBorder(img,3,3,3,3,cv2.BORDER_REFLECT)

cv2.imshow('img', reflect)
cv2.waitKey(0)

imgEroded = np.zeros((512+6,512+6,3), np.uint8)

for i in range(0,reflect.shape[0]):
    for j in range(0,reflect.shape[1]):
        n = np.matrix(reflect[i-3:i+2, j-3:j+2])
        if n.size > 0:  
            imgEroded[i][j] = n.min()

imgEroded = imgEroded[3:512+3, 3:512+3]

kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
erode = cv2.erode(img,kernel)
# print  erode.shape[:2]
cv2.imshow('erosionCorrect',erode)
cv2.imshow('erosion',imgEroded)

cv2.imwrite('myOutput.png',imgEroded)
cv2.imwrite('correct.png',erode)


print(np.array_equal(erode, imgEroded))

# cv2.imshow('real',erode)
cv2.waitKey(0)

Answer 1

您的代码除了两个小问题外没有问题：

首先，imgEroded是三通道图像，erode是单通道图像（您将img读作灰度），所以只需创建一个单通道imgEroded。在

第二，您的n矩阵的索引减少了一个像素。如果您索引一个类似arr[i-3:i+2]的数组，这意味着从索引i-3开始，一直到直到i+2，这意味着您正在索引i-3, i-2, i-1, i, i+1。它的大小是5，这是正确的，但是中心不是i，而是i-1。所以你应该索引i-2:i+3。当然与j相同。这也意味着您实际上只需要copyMakeBorder()两个像素宽，而不是三个像素宽，但这并不是什么大问题。在

有了这两个变化：

imgEroded = np.zeros((512+6,512+6), np.uint8)

以及

^{pr2}$

在相应的行上，print(np.array_equal(erode, imgEroded))打印True。在

为了帮助调试看起来相似的图像，我发现打印numpy图像数组非常有用；这就是我发现这两个错误的原因。但很明显，在每一秒，我都注意到了，每一个ch-1的方向都发生了变化。在