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计算机视觉中的距离变换：经典案例与Python代码解析

article 2024/11/29 4:50:53

Hey小伙伴们！今天我们要聊的是计算机视觉中的一个重要技术——距离变换。距离变换是一种图像处理方法，用于计算图像中每个像素到最近背景像素的距离。通过距离变换，我们可以获得许多有用的信息，例如对象的骨架、边界检测等。让我们一起来看看如何使用Python实现距离变换吧！🎉

📝 理论篇：距离变换的基本原理

距离变换是一种图像处理技术，主要用于计算图像中每个前景像素到最近背景像素的距离。常见的距离变换算法包括：

欧氏距离变换：计算每个像素到最近背景像素的欧氏距离。
棋盘距离变换：计算每个像素到最近背景像素的棋盘距离。
城市街区距离变换：计算每个像素到最近背景像素的城市街区距离。

距离变换在许多计算机视觉任务中都有广泛应用，例如：

骨架提取：通过距离变换可以提取物体的骨架，用于形状分析。
边界检测：距离变换可以帮助检测物体的边界。
图像分割：距离变换可以用于图像分割，帮助区分前景和背景。

📑 实战篇：使用Python实现距离变换

接下来，我们通过一个具体的Python示例来实现距离变换。我们将使用OpenCV库来处理图像，并使用NumPy进行矩阵运算。

1. 安装必要的库

首先，确保你已经安装了OpenCV和NumPy：

pip install opencv-python numpy

2. 读取和处理图像

我们先读取一张二值图像并显示它：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('path_to_your_binary_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 二值化处理
_, binary_image = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

# 显示原始图像
cv2.imshow('Binary Image', binary_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

3. 距离变换

使用OpenCV的 distanceTransform 函数进行距离变换：

def distance_transform(image, distance_type=cv2.DIST_L2, mask_size=3):
    # 使用OpenCV的distanceTransform函数进行距离变换
    distance_transformed_image = cv2.distanceTransform(image, distance_type, mask_size)
    return distance_transformed_image

# 应用距离变换
distance_transformed_image = distance_transform(binary_image, distance_type=cv2.DIST_L2, mask_size=3)

# 归一化距离变换结果以便显示
normalized_image = cv2.normalize(distance_transformed_image, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U)

# 显示距离变换后的图像
cv2.imshow('Distance Transformed Image', normalized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

4. 完整代码

将上述步骤整合在一起，完整的代码如下：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('path_to_your_binary_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 二值化处理
_, binary_image = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

# 显示原始图像
cv2.imshow('Binary Image', binary_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# 距离变换
def distance_transform(image, distance_type=cv2.DIST_L2, mask_size=3):
    # 使用OpenCV的distanceTransform函数进行距离变换
    distance_transformed_image = cv2.distanceTransform(image, distance_type, mask_size)
    return distance_transformed_image

# 应用距离变换
distance_transformed_image = distance_transform(binary_image, distance_type=cv2.DIST_L2, mask_size=3)

# 归一化距离变换结果以便显示
normalized_image = cv2.normalize(distance_transformed_image, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U)

# 显示距离变换后的图像
cv2.imshow('Distance Transformed Image', normalized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()