【图像处理】距离变换_c++

@图像处理_距离变换_c++代码实现

距离变换：
分为：欧式距离，城区距离，棋盘距离。

算法步骤：

1. 输入：二值图像。
2. 从图像左上角第二行开始，从左向右、从上到下移动窗口扫描每个像素，类似滤波过程，检测在中心像素P的周围四个像素与中心像素的距离，若中心像素为0，则跳过。保存最小距离与位置作为结果。
3. 从右下角倒数第二行开始，从右向左，从下到上扫描图像。其它同2。
4. 输出图像。

代码如下:

/*created at 2019/4/11*/
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <opencv2/opencv.hpp>

void distance_transform_3x3(cv::Mat& src)
{
	int rows = src.rows;
	int cols = src.cols;
	float sum[5];
	/*第一次扫描*/
	for(int r = 1; r < rows - 1; ++r)
	{
		for(int c = 1; c < cols - 1; ++c)
		{
			if(src.at<uchar>(r,c))
			{
				sum[0] = 1.4142 + src.at<uchar>(r-1,c-1);
				sum[1] = 1      + src.at<uchar>(r-1,  c);
				sum[2] = 1.4142 + src.at<uchar>(r-1,c+1);
				sum[3] = 1	    + src.at<uchar>(r,  c-1);
				sum[4] =          src.at<uchar>(r,    c); 
				std::sort(sum, sum+5);
				src.at<uchar>(r,c) = sum[0];
			}
		}
	}
	/*第二次扫描*/
	for(int r = rows - 1; r > 0; --r)
	{
		for(int c = cols - 1; c > 0; --c)
		{
			if(src.at<uchar>(r,c))
			{
				sum[0] =          src.at<uchar>(r,    c);
				sum[1] = 1	    + src.at<uchar>(r,  c+1);
				sum[2] = 1.4142 + src.at<uchar>(r+1,c-1);
				sum[3] = 1      + src.at<uchar>(r+1,  c);
				sum[4] = 1.4142	+ src.at<uchar>(r+1,c+1);
				std::sort(sum, sum+5);
				src.at<uchar>(r,c) = sum[0];
			}
		}
	}
}

int main(int argc, char* argv[])
{
	cv::Mat src = cv::imread("test.jpg");
	distance_transform_3x3(src );
	cv::imshow("out.jpg", src );
	cv::waitKey(0);
	return 0;
}

原图:

输出: