腐蚀算法的程序流程图

很抱歉，我无法提供图片或流程图，但我可以为您解释腐蚀算法的程序流程。腐蚀算法是一种图像处理算法，用于缩小或移除二值图像中的物体。其程序流程如下：
1. 读取图像并将其转换为二值图像。
2. 创建一个结构元素，通常为正方形或圆形。
3. 将结构元素移动到图像的每个像素位置。
4. 如果结构元素完全包含在二值图像中的像素中，则将该像素设置为1，否则将其设置为0。
5. 重复步骤3和4，直到结构元素移动到图像的每个像素位置。
6. 输出处理后的二值图像。

相关问题

Dijkstra算法程序流程图

Dijkstra算法是一种用于计算最短路径的算法。它是基于贪心思想的，每次选择当前节点到起点距离最小的节点作为下一个要遍历的节点，直到遍历完所有节点。下面是Dijkstra算法的程序流程图：

1. 初始化：
1.1 选定起点，并将该节点到起点的距离设置为0，将其余节点到起点的距离设置为无穷大
1.2 将起点加入已遍历集合，将其余节点加入未遍历集合
2. 遍历未遍历集合中所有节点：
2.1 从未遍历集合中选取到起点距离最小的节点作为当前节点
2.2 遍历当前节点的邻居节点，更新它们到起点的距离：
2.2.1 如果从起点到当前节点的距离+当前节点到邻居节点的距离小于邻居节点到起点的距离，更新邻居节点的距离
2.3 将当前节点加入已遍历集合
3. 返回起点到每个节点的最短路径

rrt算法程序流程图

RRT算法程序流程图如下：

st=>start: 开始
op1=>operation: 初始化树T，将起点x0加入T
op2=>operation: 生成随机点xrand
op3=>operation: 在树T中找到距离xrand最近的节点xnear
op4=>operation: 从xnear到xrand生成一条新的路径xnew
op5=>operation: 判断路径xnew是否与障碍物相交
cond1=>condition: 是否相交？
op6=>operation: 将xnew加入树T
op7=>operation: 判断xnew是否接近终点xgoal
cond2=>condition: 是否接近终点？
e=>end: 结束

st->op1->op2->op3->op4->op5->cond1
cond1(yes)->op2
cond1(no)->op6->op7->cond2
cond2(no)->op2
cond2(yes)->e