1

我试图弄清楚如何在 OpenCV 中进行以下计算。

假设二值图像（黑/白）：

白色像素与图像中心的平均距离。大多数靠近边缘的白色像素的图像得分较高，而靠近中心的白色像素最多的图像得分较低。

我知道如何使用循环手动执行此操作，但由于我正在使用 Java，我宁愿将其卸载到一组本机的高性能 OpenCV 调用。

谢谢

4

1 回答 1

2

distanceTransform()几乎是你想要的。不幸的是，它只计算到最近的黑色像素的距离，这意味着必须对数据进行一点处理。图像需要在中心仅包含一个黑色像素distanceTransform()才能正常工作。

我的方法如下：

  • 将所有黑色像素设置为中间值
  • 将中心像素设置为黑色
  • 调用distanceTransform()修改后的图像
  • 通过 计算平均距离mean()，使用二值图像中的白色像素作为掩码

示例代码如下。它在 C++ 中，但您应该能够理解：

cv::Mat img; // binary image
img.setTo(128, img == 0);
img.at<uchar>(img.rows/2, img.cols/2) = 0; // Set center point to zero

cv::Mat dist;
cv::distanceTransform(img, dist, CV_DIST_L2, 3); // Can be tweaked for desired accuracy

cv::Scalar val = cv::mean(dist, img == 255);
double mean = val[0];

话虽如此，我建议您测试此方法实际上是否比循环迭代更快。此方法执行的处理比适应 API 调用所需的处理要多。

于 2013-08-08T22:26:24.587 回答