OpenCV 图形API（31）图像滤波-----3x3 腐蚀操作函数erode3x3()

• 操作系统：ubuntu22.04
• OpenCV版本：OpenCV4.9
• IDE:Visual Studio Code
• 编程语言：C++11

算法描述

使用3x3矩形结构元素腐蚀图像。

该函数通过使用中心作为锚点的3x3矩形结构元素来腐蚀源图像。腐蚀操作可以应用多次（迭代）。对于多通道图像，每个通道独立处理。支持的输入矩阵数据类型包括 CV_8UC1、CV_8UC3、CV_16UC1、CV_16SC1 和 CV_32FC1。输出图像必须与输入图像具有相同的类型、大小和通道数。

cv::gapi::erode3x3 是 OpenCV G-API 模块中用于执行图像腐蚀操作的特定函数，它使用 3x3 大小的固定结构元素（即核）。这个函数简化了标准 cv::gapi::erode 函数的使用，因为你不需要手动定义一个 3x3 的核。

注意：
如果硬件支持，则会进行向最近偶数的舍入；如果不支持，则向最近的整数舍入。
函数的文本ID为 “org.opencv.imgproc.filters.erode”。

函数原型

GMat cv::gapi::erode3x3 	
(
 	const GMat &  	src,
	int  	iterations = 1,
	int  	borderType = BORDER_CONSTANT,
	const Scalar &  	borderValue = morphologyDefaultBorderValue() 
) 	

参数

• 参数 src：输入图像。
• 参数 iterations：腐蚀操作被应用的次数。
• 参数 borderType：像素外推方法，参见 cv::BorderTypes。
• 参数 borderValue：在使用常量边界情况下边界的值。

代码示例

include <opencv2/gapi.hpp>
#include <opencv2/gapi/core.hpp>  // 确保包含核心操作头文件
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    // 加载图像
    cv::Mat src = cv::imread("/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/Lenna.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    if (src.empty())
    {
        std::cerr << "无法加载图像" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 创建GAPI图：定义输入输出
    cv::GMat in;
    auto eroded = cv::gapi::erode3x3(in);

    // 创建GComputation对象
    cv::GComputation comp(cv::GIn(in), cv::GOut(eroded));

    // 应用到输入图像上
    cv::Mat out;
    // 直接应用，不传递额外的编译参数
    comp.apply(src, out);

    // 显示结果、
    cv::imshow("Original Image", src);
    cv::imshow("Eroded Image", out);
    cv::waitKey();

    return 0;
}

运行结果