本章我们在学习一下基于索引表的细化算法。
假设要处理的图像为二值图，前景值为1，背景值为0。
索引表细化算法使用下面的8邻域表示法：
一个像素的8邻域，我们可以用8位二进制表示，比如下面的8邻域，表示为00111000=0x38=56
我们可以枚举出各种情况下，当前像素能否删除的表，该表大小为256。它的索引即为8邻域表示的值，表中存的值为0或1，0表示当前像素不能删除，1表示可以删除。deletemark[256]
比如下图第一个表示，索引值为0，它表示孤立点，不能删除，所以deletemark[0]=0,第二个表示索引值为17，它表示端点，也不能删除，所以deletemark[17]=0，第三个表示索引为21，删除的话会改变连通域数量，所以deletemark[21]=0，第四个表示索引值为96，此时可以删除，所以deletemark[96]=1。
最终我们会定义一张完整的表来表示当前像素能否删除。
索引表细化算法描述很简单。
1.找到轮廓，其值用4表示
2.查找值为4的轮廓，查找索引表判断能否删除，能删除的话把它置为0。
循环迭代1，2直到再也没有可以删除的点为止。
下面的算法的代码：
break;
}
}
上面的算法可以看到细化后的轮廓偏右了，我们可以更改删除的循环条件，把循环拆分成三个，修改后的代码如下：
break;
}
}
修改后的结果：
程序源代码：工程FirstOpenCV11