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詳解OpenCV實(shí)現(xiàn)圖像距離變換

本篇文章重點(diǎn)為大家講解一下通過OpenCV實(shí)現(xiàn)圖像距離變換,有需要的小伙伴可以參考一下。

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圖像中兩個像素之間的距離有多種定義方式,圖像處理中常用的距離有歐式距離、街區(qū)距離和棋盤距離,歐式距離略。

街區(qū)距離

兩個像素點(diǎn)X方向和Y方向的距離之和。歐式距離表示的是從一個像素點(diǎn)到另一個像素點(diǎn)的最短距離,然而有時我們并不能以兩個點(diǎn)之間連線的方向前進(jìn),例如在一個城市內(nèi)兩點(diǎn)之間的連線可能存在障礙物的阻礙,因此從一個點(diǎn)到另一個點(diǎn)需要沿著街道行走,因此這種距離的度量方式被稱為街區(qū)距離。街區(qū)距離就是由一個像素點(diǎn)到另一個像素點(diǎn)需要沿著X方向和Y方向一共行走的距離,數(shù)學(xué)表示形式如式所示。

OpenCV實(shí)現(xiàn)圖像距離變換詳解OpenCV實(shí)現(xiàn)圖像距離變換詳解

棋盤距離

兩個像素點(diǎn)X方向距離和Y方向距離的最大值。與街區(qū)距離相似,棋盤距離也是假定兩個像素點(diǎn)之間不能夠沿著連線方向靠近,像素點(diǎn)只能沿著X方向和Y方向移動,但是棋盤距離并不是表示由一個像素點(diǎn)移動到另一個像素點(diǎn)之間的距離,而是表示兩個像素點(diǎn)移動到同一行或者同一列時需要移動的最大距離,數(shù)學(xué)表示形式如式所示。

CV_EXPORTS_AS(distanceTransformWithLabels) void distanceTransform( InputArray src, OutputArray dst,
                                    OutputArray labels, int distanceType, int maskSize,
                                    int labelType = DIST_LABEL_CCOMP );
  • src:輸入圖像,數(shù)據(jù)類型為CV_8U的單通道圖像
  • dst:輸出圖像,與輸入圖像具有相同的尺寸,數(shù)據(jù)類型為CV_8U或者CV_32F的單通道圖像。
  • labels:二維的標(biāo)簽數(shù)組(離散Voronoi圖),與輸入圖像具有相同的尺寸,數(shù)據(jù)類型為CV_32S的單通道數(shù)據(jù)。
  • distanceType:選擇計(jì)算兩個像素之間距離方法的標(biāo)志,其常用的距離度量方法在表6-1給出。
  • maskSize:距離變換掩碼矩陣的大小,參數(shù)可以選擇的尺寸為DIST_MASK_3(3×3)和DIST_MASK_5(5×5).
  • labelType:要構(gòu)建的標(biāo)簽數(shù)組的類型,可以選擇的參數(shù)在表給出。

OpenCV實(shí)現(xiàn)圖像距離變換詳解OpenCV實(shí)現(xiàn)圖像距離變換詳解

  • 該函數(shù)用于實(shí)現(xiàn)圖像的距離變換,即統(tǒng)計(jì)圖像中所有像素距離0像素的最小距離。
  • 函數(shù)的第一個參數(shù)為待距離變換的輸入圖像,輸入圖像要求必須是CV_8U的單通道圖像。
  • 函數(shù)第二個參數(shù)是原圖像距離變換后的輸出圖像,與輸入圖像具有相同的尺寸,圖像中每個像素值表示該像素在原圖像中距離0像素的最小距離。由于圖像的尺寸可能大于256,因此圖像中某個像素距離0像素的最近距離有可能會大于255,為了能夠正確的統(tǒng)計(jì)出每一個像素距離0像素的最小距離,輸出圖像的數(shù)據(jù)類型可以選擇CV_8U或者CV_32F。
  • 函數(shù)第三個參數(shù)是原圖像的Voronoi圖,輸出圖像是數(shù)據(jù)類型為CV_32S單通道圖像,圖像尺寸與輸入圖像相同。
  • 函數(shù)第四個參數(shù)是距離變換過程中使用的距離種類,常用的距離為歐式距離(DIST_L2)、街區(qū)距離(DIST_L1)和棋盤距離(DIST_C)。
  • 函數(shù)第五個參數(shù)是求取路徑時候的掩碼尺寸,該尺寸與選擇的距離種類有著密切的關(guān)系,當(dāng)選擇使用街區(qū)距離時,掩碼尺寸選擇3×3還是5×5對計(jì)算結(jié)果都沒有影響,因此為了加快函數(shù)運(yùn)算速度,默認(rèn)選擇掩碼尺寸為3×3;當(dāng)選擇歐式距離時,掩碼尺寸為3×3時是粗略的計(jì)算兩個像素之間的距離,而當(dāng)掩碼尺寸為5×5時是精確的計(jì)算兩個像素之間的距離,精確計(jì)算與粗略計(jì)算兩者之間存在著較大的差異,因此在使用歐式距離時推薦使用5×5掩碼;當(dāng)選擇棋盤距離時,掩碼的尺寸對計(jì)算結(jié)果也沒有影響,因此可以隨意選擇。
  • 函數(shù)的最后一個參數(shù)為構(gòu)建標(biāo)簽數(shù)組的類型,當(dāng)labelTypeDIST_LABEL_CCOMP時,該函數(shù)會自動在輸入圖像中找到0像素的連通分量,并用不同的標(biāo)簽標(biāo)記它們。當(dāng)labelTypeDIST_LABEL_CCOMP時,該函數(shù)掃描輸入圖像并用不同的標(biāo)簽標(biāo)記所有0像素。

該函數(shù)原型在對圖像進(jìn)行距離變換的同時會生成Voronoi圖,但是有時只是為了實(shí)現(xiàn)對圖像的距離變換,并不需要使用Voronoi圖,而使用該函數(shù)必須要求創(chuàng)建一個Mat類變量用于存放Voronoi圖,占用了內(nèi)存資源,因此distanceTransform()函數(shù)的第二種函數(shù)原型中取消了生成Voronoi圖,只輸出距離變換后的圖像

void distanceTransform( InputArray src, OutputArray dst,
           int distanceType, int maskSize, int dstType=CV_32F);
  • src:輸入圖像,數(shù)據(jù)類型為CV_8U的單通道圖像
  • dst:輸出圖像,與輸入圖像具有相同的尺寸,數(shù)據(jù)類型為CV_8U或者CV_32F的單通道圖像。
  • distanceType:選擇計(jì)算兩個像素之間距離方法的標(biāo)志,其常用的距離度量方法在表6-1給出。
  • maskSize:距離變換掩碼矩陣的大小,參數(shù)可以選擇的尺寸為DIST_MASK_3(3×3)和DIST_MASK_5(5×5)。
  • dstType:輸出圖像的數(shù)據(jù)類型,可以是CV_8U或者CV_32F。

該函數(shù)原型中的主要參數(shù)含義與前一種函數(shù)原型相同,前兩個參數(shù)為輸入圖像和輸出圖像,第三個參數(shù)和為距離變換過程中使用的距離種類。函數(shù)中第四個參數(shù)是距離變換掩碼矩陣的大小,由于街區(qū)距離(Dist_L1)和棋盤距離(Dist_C)對掩模尺寸沒有要求,因此該參數(shù)在選擇街區(qū)距離和棋盤距離時被強(qiáng)制設(shè)置為3,同樣掩模尺寸的大小對歐式距離(Dist_L2)計(jì)算的精度有影響,為了獲取較為精確的時,一般使用5×5的掩模矩陣。函數(shù)最后一個參數(shù)是輸出圖像的數(shù)據(jù)類型,雖然可以在CV_8U和CV_32F兩個類型中任意選擇,但是圖像輸出時實(shí)際的數(shù)據(jù)類型與距離變換時選擇的距離種類有著密切的聯(lián)系,CV_8U只能使用在計(jì)算街區(qū)距離的條件下,當(dāng)計(jì)算歐式距離和棋盤距離時,即使該參數(shù)設(shè)置為CV_8U,實(shí)際的輸出圖像的數(shù)據(jù)類型也是CV_32F。

簡單示例

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// Created by smallflyfly on 2021/6/15.
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#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
#include "utils.hpp"
 
#include
 
using namespace std;
using namespace cv;
 
int main() {
 
   // 自定義矩陣
   Mat a = (Mat_(5, 5) "test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
   if (im.empty()) {
       cerr "image file read error" return -1;
   }
   resize(im, im, Size(0, 0), 0.5, 0.5);
 
   // 轉(zhuǎn)為二值圖像
   Mat im1, im2;
   threshold(im, im1, 125 ,255, THRESH_BINARY);
   threshold(im, im2, 125, 255, THRESH_BINARY_INV);
 
   Mat dist1, dist2;
   distanceTransform(im1, dist1, DIST_L1, 3, CV_32F);
   distanceTransform(im2, dist2, DIST_L1, 3, CV_8U);
 
   showImage("im1", im1);
   showImage("dist1", dist1);
   showImage("im2", im2);
   showImage("dist2", dist2);
 
   waitKey(0);
   destroyAllWindows();
 
   return 0;
}

名稱欄目:詳解OpenCV實(shí)現(xiàn)圖像距離變換
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