C#：OpenCvSharp 距离变换

距离变换的处理图像通常都是二值图像。

一、背景和物体

• 二值图像其实就是把图像分为两部分，即背景和物体两部分，物体通常又称为前景目标。
• 通常我们把前景目标的灰度值设为255（即白色），背景的灰度值设为0（即黑色）。

二、距离值替换像素值

• 所以定义中的非零像素点即为前景目标，零像素点即为背景。
• 所以图像中前景目标中的像素点距离背景越远，那么距离就越大。
  如果我们用这个距离值替换像素值，那么新生成的图像中这个点越亮。

三、三种距离

• 1、欧式距离：
  表示距离小于等于某一个值的像素中心（x,y）且半径为R的圆平面。
  

• 2、棋盘距离：
  数字栅格上像素按照对角线方向移动形成的距离。
  

• 3、曼哈顿距离：
  从起点到终点所需要的最小步数，只允许横向移动和纵向移动。
  

四、函数distanceTransform()

• OpenCV中，函数distanceTransform()用于计算图像中每一个非零点像素与其最近的零点像素之间的距离，
  输出的是保存每一个非零点与最近零点的距离信息，图像上越亮的点，代表了离零点的距离越远。
• 用途：
  可以根据距离变换的这个性质，经过简单的运算，用于细化字符的轮廓和查找物体质心（中心）。
  L1： 曼哈顿距离
  L2： 欧式距离
  C： 棋盘距离

五、程序

        private void button4_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            
            Mat src = src_img.Clone(); 
            Cv2.ImShow("原图", src);
            Mat tran = new Mat();
            Mat normalize = new Mat();
            // 灰度转换
            Mat gray = new Mat();
            Cv2.CvtColor(src, gray, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);

            Cv2.BitwiseNot(gray, gray);
            Cv2.ImShow("按位运算 取反", gray);
            // 距离变换
            Cv2.DistanceTransform(gray, tran, DistanceTypes.L2, DistanceMaskSize.Mask3);
            Cv2.Normalize(tran, normalize, 0, 1, NormTypes.MinMax);

            normalize.ConvertTo(dst, MatType.CV_8U, 256);
            Cv2.ImShow("归一化", dst);
            //pictureBox1.Image = dst.ToBitmap();
        }

运行结果

六、资料

蒋智昊的博客
http://chanpinxue.cn/archives/5118.html