OpenCV 分水岭算法--距离变换distanceTransform

本文介绍了OpenCV中的距离变换原理,它用于计算二值图像中非零像素点到最近零像素点的最短距离。在二值图像中,前景目标为白色,背景为黑色。距离变换后,像素点距离背景越远,新图像的对应点越亮。通过阈值处理可以进行二值化,以找到图像的几何中心。OpenCV的distanceTransform函数用于实现这一过程,可以设置不同的距离类型和掩模大小。对于精确的距离计算,CV_DIST_C和CV_DIST_L1是准确的,而CV_DIST_L2可能有误差。

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距离变换原理
距离变换的定义是:计算一个图像中非零像素点到最近的像素点的距离,也就是到零像素点的最短距离。


距离变换的处理图像通常是二值图像
什么是二值图像:就是把图像分为两个部分,即:背景和物体(前景目标)两部分

通常情况下,
我们把前景目标的灰度值设置为255,也就是白色
背景的灰度值我们设置为0,也就是黑色

所以回归到距离变换原理,
非零像素点就是前景目标
零像素点就是背景
在这里插入图片描述
如上图所示,手就是前景目标,黑色就是背景。


图像中前景目标的像素点距离背景的像素点越远,
用一个像素值来替换这个距离值,那么新生成的图像的这个点(前景目标的像素点)越亮。
在这里插入图片描述


手指相对于手掌来说,手指的距离比较近,所以替换得到的像素点比较小(暗)
而手掌的距离比较大,所替换的像素点比较大(亮)
通过合理的阈值对距离变换后的图像进行二值化处理,即可去除手指,手掌重心即为图像的几何中心。

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