【发布时间】:2013-08-09 06:26:24
【问题描述】:
我正在尝试弄清楚如何在 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。靠近边缘的白色像素最多的图像得分较高,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
【问题讨论】:
标签: opencv
我正在尝试弄清楚如何在 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。靠近边缘的白色像素最多的图像得分较高,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
【问题讨论】:
标签: opencv
distanceTransform()几乎就是你想要的。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。图片中心只需要包含一个黑色像素,distanceTransform() 才能正常工作。
我的方法如下:
distanceTransform()
mean() 计算平均距离示例代码如下。它是用 C++ 编写的,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。
【讨论】: