用C++实现梁友栋裁剪算法并给出代码

梁友栋算法是一种用于图像分割的区域生长算法，但这个算法并不是C++原生提供的。你需要手动编写代码来实现。以下是一个简单的C++版本的区域生长基础版，它并不包含梁友栋的具体改进，但可以帮助理解基本思路：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>

// 假设img是8位灰度图像，threshold是阈值
std::vector<std::vector<int>>& regionGrow(const cv::Mat& img, int threshold) {
    std::vector<std::vector<int>> regions(img.rows, std::vector<int>(img.cols, -1)); // 初始化所有像素为未归属

    for (int y = 0; y < img.rows; ++y) {
        for (int x = 0; x < img.cols; ++x) {
            if (img.at<uchar>(y, x) > threshold) { // 如果像素大于阈值
                if (regions[y][x] == -1) { // 初始标记
                    growRegion(regions, img, y, x, threshold);
                }
            }
        }
    }

    return regions;
}

void growRegion(std::vector<std::vector<int>>& regions, const cv::Mat& img, int y, int x, int threshold) {
    regions[y][x] = regions.size(); // 标记当前像素所属区域
    // 检查上下左右邻居是否也应该归入该区域
    for (int dy = -1; dy <= 1; ++dy) {
        for (int dx = -1; dx <= 1; ++dx) {
            if (dy != 0 || dx != 0) {
                int ny = y + dy, nx = x + dx;
                if (ny >= 0 && ny < img.rows && nx >= 0 && nx < img.cols &&
                    img.at<uchar>(ny, nx) > threshold && regions[ny][nx] == -1) {
                    growRegion(regions, img, ny, nx, threshold);
                }
            }
        }
    }
}