确定OpenCV中像素(到图像中心)的平均距离

Question

我试图找出如何在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。边缘附近大部分白色像素的图像得分较高，而中心附近大部分白色像素的图像得分较低。

我知道如何使用循环手动完成此操作，但是由于我正在使用Java，所以我宁愿将它卸载到一组高性能的OpenCV调用中，这些调用都是本机的。

谢谢

Answer 1

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，这意味着数据必须被按摩一点点。为了使distanceTransform()正常工作，图像中心只需要包含一个黑色像素。

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
• 对修改后的图像调用distanceTransform()
• 使用二值图像中的白色像素作为掩码，通过mean()计算平均距离。

示例代码如下。它在C++中，但是您应该能够得到这样的想法：

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];

尽管如此，我建议您测试此方法实际上是否比循环中的迭代速度更快。为了适应API调用，该方法所做的处理比必要的要多一些。