opencv#36 图像距离变换

像素间距离

像素间的距离计算的是非零像素距离零像素的长度。

欧式距离
街区距离
棋盘距离

距离变换函数

distanceTransform()

cpp 复制代码
void cv::distanceTransform(InputArray   src,
                           OutputArray  dst,
                           int          distanceType,
                           int          maskSize,
                           int          dstType = CV_32F
                          )

·src:输入图像,数据类型为CV_8U的单通道图像。

·dst:输出图像,与输入图像具有相同尺寸,数据类型为CV_8U或者CV_32F的单通道图像。

·distanceType:选择计算两个像素之间距离方法的标志。

·maskSize:距离变换掩码矩阵大小,可以选择尺寸为DIST_MAASK_3(3*3),DIST_MASK_5(5*5)。

·dstType:输出图像的数据类型,可以是CV_8U或者CV_32F。

示例
cpp 复制代码
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>


using namespace cv; //opencv的命名空间
using namespace std;

//主函数
int main()
{
	//构建建议矩阵,用于求取像素之间的距离
	Mat a = (Mat_<uchar>(5, 5) << 1, 1, 1, 1, 1,
		1, 1, 1, 1, 1,
		1, 1, 0, 1, 1,
		1, 1, 1, 1, 1,
		1, 1, 1, 1, 1);
	Mat dist_L1, dist_L2, dist_C, dist_L12;

	//计算街区距离
	distanceTransform(a, dist_L1, 1, 3, CV_8U);
	cout << "街区距离" << endl << dist_L1 << endl;

	//计算欧式距离
	distanceTransform(a, dist_L2, 2, 5, CV_8U);
	cout << "欧式距离" << endl << dist_L2 << endl;

	//计算棋盘距离
	distanceTransform(a, dist_C, 3, 5, CV_8U);
	cout << "棋盘距离" << endl << dist_C << endl;


	cout << "对图像进行距离变换" << endl;
	waitKey(0);//等待函数用于显示图像,按下键盘任意键后退出
	

	//对图像进行距离变换
	Mat img = imread("E:/opencv/opencv-4.6.0-vc14_vc15/opencv/hua.jpg");
	if (img.empty())
	{
		cout << "请确认图像文件名是否正确" << endl;
		return -1;
	}
	Mat hua, huaBW, huaBW_INV;
	cvtColor(img, hua, COLOR_BGR2GRAY);//转为灰度图像

	//将图像转为二值图像,同时把黑白区域颜色呼唤
	threshold(hua, huaBW, 25, 255, THRESH_BINARY);
	threshold(hua, huaBW_INV, 25, 255, THRESH_BINARY_INV);

	//距离变换
	Mat dist, dist_INV;
	distanceTransform(huaBW, dist, 1, 3, CV_32F);//数据类型设置为32F时,所有大于1的数将全部为白色
	distanceTransform(huaBW_INV, dist_INV, 1, 3, CV_8U);

	//显示变换结果
	imshow("huaBW", huaBW);
	imshow("dist", dist);
	imshow("huaBW_INV", huaBW_INV);
	imshow("dist_INV", dist_INV);

	waitKey(0);//等待函数用于显示图像,按下键盘任意键后退出
	return 0;
}
结果
相关推荐
Hello server11 小时前
DeepSeek Harness 深度体验:把「万物皆插件」做到极致的 AI 编程 Agent
人工智能
驴友花雕15 小时前
【花雕动手做】行空板 K10 系列实验之人工智能语音识别小车的10个参考案例
人工智能·单片机·嵌入式硬件·语音识别·行空板 k10 系列实验·花雕动手做·小车的10个参考案例
火山引擎开发者社区17 小时前
DeepSeek-V4 Pro 发布,veStack Day 0 完成模型适配
人工智能
2501_9269783317 小时前
AGI 的四种瓶颈:资源型还是发现型--以及DSH的位置
人工智能·经验分享·笔记·ai写作
Q4639134917 小时前
线下销售复盘难落地,AI 会话设备能帮上啥忙
人工智能·自然语言处理
ebok.17 小时前
国产大模型落地业务系统的优选载体:京微智枢信创 AI 业务支撑平台
大数据·人工智能·低代码·ai
wujian831117 小时前
怎么用文心生成word文档?从格式错乱到智能导出,AI导出鸭让创作再无后顾之忧
人工智能·ai·word·豆包·deepseek·ai导出鸭
动物园猫18 小时前
猪危险行为目标检测数据集:3类别、5,000+张图像 | 目标检测
人工智能·目标检测·计算机视觉
ai产品老杨18 小时前
AI视频分析并发优化完整流程:解决多路视频并发不足与高延迟排查指南
人工智能·音视频
why技术19 小时前
AI 写的文章,可能都带着手敲一遍都去不掉的“隐形水印”。
前端·人工智能·后端