自定义图像处理：非opencv实现的形态学膨胀腐蚀

本文档介绍了在Visual Studio 2017环境下，使用OpenCV库进行图像处理时，不依赖OpenCV核心函数实现形态学膨胀与腐蚀操作的手写代码示例。作者通过创建四个主要函数：`dilating_test`、`eroding_test`、`update` 和自定义回调函数，展示了如何对一张名为"DIP3E_Original_Images/FigP0917(noisy_rectangle).tif"的图像进行预处理，包括灰度转换和显示原始图像。 首先，代码引入了必要的OpenCV头文件，如`imgproc.hpp`、`imgcodecs.hpp`和`highgui.hpp`，以及`iostream`和OpenCV命名空间。声明了三个整型变量`element_radius`（膨胀核半径）、`element_radius2`（腐蚀核半径）以及阈值`mythreshold`，用于调整形态学操作的效果。 `dilating_test`和`eroding_test`函数分别实现了膨胀和腐蚀操作。这两个函数接收一个半径参数、输入图像和临时结果图像作为输入。它们使用一个自定义的膨胀或腐蚀核，对输入图像进行操作，并将结果存储在临时图像中。 `update`函数负责更新原图像并调用回调函数。在这个函数中，调用了`cvtColor`函数将原始图像从RGB转换为灰度，以便于形态学操作。然后在窗口中显示处理后的结果（`new_image`），并设置一个回调函数`callback1`来处理阈值的变化。 `callback1`、`callback2`和`callback3`是用户自定义的回调函数，分别处理阈值、膨胀核半径和腐蚀核半径的变化。这些函数可能用于实时调整操作参数并实时观察效果。 在`main`函数中，首先读取图像，然后调用`update`函数初始化图像处理流程，展示原始图像并在窗口中显示。图像处理的整个过程并未直接依赖OpenCV的内建形态学操作函数（如`erode`和`dilate`），而是通过自定义逻辑来实现相同的功能，从而达到练习编程和理解底层原理的目的。 这份代码提供了一个基础的图像处理案例，展示了如何使用OpenCV库进行形态学操作，而无需调用其核心函数，适合初学者了解图像处理的步骤和算法。通过实践这些自定义函数，读者可以深入理解图像膨胀和腐蚀的基本原理，并为后续更复杂的图像处理应用打下坚实的基础。