距离变换扫描实现
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>
// 计算欧式距离
float calcEuclideanDistance(int x1, int y1, int x2, int y2)
{return sqrt(float((x1-x2)*(x1-x2) + (y1-y2)*(y1-y2)));
}
// 计算棋盘距离
int calcChessboardDistance(int x1, int y1, int x2,int y2)
{return cv::max(abs(x1-x2), abs(y1-y2));
}
// 计算街区距离
int calcBlockDistance(int x1, int y1, int x2,int y2)
{return abs(x1-x2) + abs(y1-y2);
}
// 距离变换函数实现
void distanceTrans(cv::Mat &srcImage, cv::Mat &resultIamge)
{CV_Assert(srcImage.data != NULL);cv::Mat srcGray, srcBinary; // 转换成灰度图像cv::cvtColor( srcImage, srcGray, CV_RGB2GRAY );// 转换成二值图像threshold(srcGray, srcBinary, 100, 255,cv::THRESH_BINARY);cv::imshow("srcBinary", srcBinary);int rows = srcBinary.rows;int cols = srcBinary.cols; uchar* pDataOne;uchar* pDataTwo;float disPara = 0;float fDisMin = 0;// 第一遍遍历图像用左模板更新像素值for(int i = 1 ; i < rows - 1; i++){// 图像指针获取pDataOne = srcBinary.ptr<uchar>(i);for(int j = 1; j < cols; j++){// 分别计算其左模板掩码相关距离// pL pL// pL p// pLpDataTwo = srcBinary.ptr<uchar>(i-1); disPara = calcEuclideanDistance(i, j, i-1, j-1);fDisMin = cv::min( (float)pDataOne[j],disPara+pDataTwo[j-1] );disPara = calcEuclideanDistance(i, j, i-1, j);fDisMin = cv::min( fDisMin, disPara+pDataTwo[j] );pDataTwo = srcBinary.ptr<uchar>(i);disPara = calcEuclideanDistance(i, j, i, j-1);fDisMin = cv::min( fDisMin, disPara+pDataTwo[j-1] );pDataTwo = srcBinary.ptr<uchar>(i+1);disPara = calcEuclideanDistance(i, j, i+1, j-1);fDisMin = cv::min( fDisMin, disPara+pDataTwo[j-1] );pDataOne[j] = (uchar)cvRound(fDisMin);}}// 第二遍遍历图像用右模板更新像素值for( int i = rows-2; i > 0; i-- ) { pDataOne = srcBinary.ptr<uchar>(i); for( int j = cols-1; j >= 0; j-- ) { // 分别计算其右模板掩码相关距离 // pR pR// pR p// pR pDataTwo = srcBinary.ptr<uchar>(i+1); disPara = calcEuclideanDistance(i, j, i+1, j); fDisMin = cv::min( (float)pDataOne[j],disPara + pDataTwo[j] ); disPara = calcEuclideanDistance(i, j, i+1, j+1); fDisMin = cv::min( fDisMin, disPara + pDataTwo[j+1] ); pDataTwo = srcBinary.ptr<uchar>(i); disPara = calcEuclideanDistance(i, j, i, j+1); fDisMin = cv::min( fDisMin,disPara + pDataTwo[j+1] ); pDataTwo = srcBinary.ptr<uchar>(i-1); disPara = calcEuclideanDistance(i, j, i-1, j+1); fDisMin = cv::min( fDisMin,disPara + pDataTwo[j+1] ); pDataOne[j] = (uchar)cvRound(fDisMin); } } resultIamge = srcBinary.clone();
}
int main()
{cv::Mat srcImage = cv::imread("22.jpg");if( !srcImage.data ) return -1;cv::Mat resultIamge;distanceTrans(srcImage, resultIamge);cv::imshow("resultIamge", resultIamge);cv::waitKey(0);return 0;
}
转载：http://blog.csdn.net/zhuwei1988
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