distanceTransform函數(shù)

函數(shù)的作用：

主要用于計算非零像素到最近零像素點的最短距離。一般用于求解圖像的骨骼。。。。

函數(shù)調(diào)用形式：

C++:?void?distanceTransform(InputArray?src, OutputArray?dst, int?distanceType, int?maskSize)

參數(shù)詳解：

InputArray?src：輸入的圖像，一般為二值圖像

?OutputArray?dst：輸出的圖像

int?distanceType：所用的求解距離的類型、

It can be?CV_DIST_L1,?CV_DIST_L2?, or?CV_DIST_C

mask_size ?距離變換掩模的大小，可以是?3?或?5.?對?CV_DIST_L1?或?CV_DIST_C?的情況，參數(shù)值被強制設(shè)定為?3,?因為?3×3?mask?給出?5×5?mask?一樣的結(jié)果，而且速度還更快。?

mask

用戶自定義距離情況下的 mask。 在 3×3 mask 下它由兩個數(shù)(水平/垂直位量，對角線位移量）組成， 5×5 mask 下由三個數(shù)組成(水平/垂直位移量，對角位移和 國際象棋里的馬步(馬走日))

函數(shù) cvDistTransform 二值圖像每一個象素點到它最鄰近零象素點的距離。對零象素，函數(shù)設(shè)置 0 距離，對其它象素，它尋找由基本位移（水平、垂直、對角線或knight's move，最后一項對 5×5 mask 有用）構(gòu)成的最短路徑。 全部的距離被認為是基本距離的和。由于距離函數(shù)是對稱的，所有水平和垂直位移具有同樣的代價 (表示為 a ), 所有的對角位移具有同樣的代價 (表示為 b), 所有的 knight's 移動具有同樣的代價 (表示為 c). 對類型 CV_DIST_C 和 CV_DIST_L1，距離的計算是精確的，而類型 CV_DIST_L2 (歐式距離) 距離的計算有某些相對誤差 (5×5 mask 給出更精確的結(jié)果), OpenCV 使用 [Borgefors86] 推薦的值：

CV_DIST_C (3×3):

a=1, b=1

CV_DIST_L1 (3×3):

a=1, b=2

CV_DIST_L2 (3×3):

a=0.955, b=1.3693

CV_DIST_L2 (5×5):

a=1, b=1.4, c=2.1969

下面用戶自定義距離的的距離域示例 (黑點 (0) 在白色方塊中間）: 用戶自定義 3×3 mask (a=1, b=1.5)

4.5	4	3.5	3	3.5	4	4.5
4	3	2.5	2	2.5	3	4
3.5	2.5	1.5	1	1.5	2.5	3.5
3	2	1	0	1	2	3
3.5	2.5	1.5	1	1.5	2.5	3.5
4	3	2.5	2	2.5	3	4
4.5	4	3.5	3	3.5	4	4.5

用戶自定義 5×5 mask (a=1, b=1.5, c=2)

4.5	3.5	3	3	3	3.5	4.5
3.5	3	2	2	2	3	3.5
3	2	1.5	1	1.5	2	3
3	2	1	0	1	2	3
3	2	1.5	1	1.5	2	3
3.5	3	2	2	2	3	3.5
4	3.5	3	3	3	3.5	4

典型的使用快速粗略距離估計 CV_DIST_L2, 3×3 mask , 如果要更精確的距離估計，使用 CV_DIST_L2, 5×5 mask。

圖像的距離變換被定義為一幅新的圖像，該圖像的每個輸出像素被設(shè)成與輸入像素中0像素最近的距離。顯然，典型
的距離變換的輸入應(yīng)為某些邊緣圖像。在多數(shù)應(yīng)用中，距離變換的輸入是例如Canny 邊緣檢測的檢測圖像的轉(zhuǎn)換輸
出（即邊緣的值是0，非邊緣的是非0）。

opencv代碼：

<span style="font-size:18px;">#include<cv.h> #include<highgui.h> #pragma comment(lib, "cv.lib") #pragma comment(lib, "cxcore.lib") #pragma comment(lib, "highgui.lib")int main() { IplImage* src = cvLoadImage ("test.png", 1); IplImage* dst = cvCreateImage (cvGetSize(src), IPL_DEPTH_32F, 1); IplImage* canny = cvCreateImage (cvGetSize(src), IPL_DEPTH_8U, 1); cvCvtColor (src, canny, CV_RGB2GRAY); cvCanny (canny, canny, 100, 200, 3); cvDistTransform (canny, dst, CV_DIST_WELSCH, 3); cvNamedWindow ("src", 1); cvShowImage ("src", src); cvNamedWindow ("dist", 1); cvShowImage ("dist", canny); cvWaitKey (0); cvReleaseImage (&src); cvReleaseImage (&canny); cvReleaseImage (&dst); return 0; } </span>

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的distanceTransform函数的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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