Opencv距离变换distanceTransform应用——细化字符轮廓&&查找物体质心

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Opencv中distanceTransform方法用于计算图像中每一个非零点距离离自己最近的零点的距离，distanceTransform的第二个Mat矩阵参数dst保存了每一个点与最近的零点的距离信息，图像上越亮的点，代表了离零点的距离越远。

可以根据距离变换的这个性质，经过简单的运算，用于细化字符的轮廓和查找物体质心（中心）。

一、细化轮廓

#include "core/core.hpp"

#include "imgproc/imgproc.hpp"

#include "highgui/highgui.hpp"

using namespace cv;

int main(int argc,char *argv[])

{

	float maxValue=0;  //定义距离变换矩阵中的最大值

	Mat image=imread(argv[1]);

	Mat imageGray;

	cvtColor(image,imageGray,CV_RGB2GRAY);

	imageGray=~imageGray;  //取反

	GaussianBlur(imageGray,imageGray,Size(5,5),2); //滤波

	threshold(imageGray,imageGray,20,200,CV_THRESH_BINARY); //阈值

	imshow("s",imageGray);

	Mat imageThin(imageGray.size(),CV_32FC1); //定义保存距离变换结果的Mat矩阵

	distanceTransform(imageGray,imageThin,CV_DIST_L2,3);  //距离变换

	Mat distShow;

	distShow=Mat::zeros(imageGray.size(),CV_8UC1); //定义细化后的字符轮廓

	for(int i=0;i<imageThin.rows;i++)

	{

		for(int j=0;j<imageThin.cols;j++)

		{

			if(imageThin.at<float>(i,j)>maxValue)

			{

				maxValue=imageThin.at<float>(i,j);  //获取距离变换的极大值

			}

		}

	}

	for(int i=0;i<imageThin.rows;i++)

	{

		for(int j=0;j<imageThin.cols;j++)

		{

			if(imageThin.at<float>(i,j)>maxValue/1.9)

			{

				distShow.at<uchar>(i,j)=255;   //符合距离大于最大值一定比例条件的点设为255

			}

		}

	}

	imshow("Source Image",image);

	imshow("Thin Image",distShow);

	waitKey();

	return 0;

}

对字母进行细化，原始图像：

细化效果：

对数字进行细化，原始图像：

细化效果：

二、查找物体质心

#include "core/core.hpp"

#include "imgproc/imgproc.hpp"

#include "highgui/highgui.hpp"

using namespace cv;

int main(int argc,char *argv[])

{

	float maxValue=0;  //定义距离变换矩阵中的最大值

	Point Pt(0,0);

	Mat image=imread(argv[1]);

	Mat imageGray;

	cvtColor(image,imageGray,CV_RGB2GRAY);

	imageGray=~imageGray;  //取反

	GaussianBlur(imageGray,imageGray,Size(5,5),2); //滤波

	threshold(imageGray,imageGray,20,200,CV_THRESH_BINARY); //阈值化

	Mat imageThin(imageGray.size(),CV_32FC1); //定义保存距离变换结果的Mat矩阵

	distanceTransform(imageGray,imageThin,CV_DIST_L2,3);  //距离变换

	Mat distShow;

	distShow=Mat::zeros(imageGray.size(),CV_8UC1); //定义细化后的字符轮廓

	for(int i=0;i<imageThin.rows;i++)

	{

		for(int j=0;j<imageThin.cols;j++)

		{

			distShow.at<uchar>(i,j)=imageThin.at<float>(i,j);

			if(imageThin.at<float>(i,j)>maxValue)

			{

				maxValue=imageThin.at<float>(i,j);  //获取距离变换的极大值

				Pt=Point(j,i);  //坐标

			}

		}

	}

	normalize(distShow,distShow,0,255,CV_MINMAX); //为了显示清晰，做了0~255归一化

	circle(image,Pt,maxValue,Scalar(0,0,255),3);

	circle(image,Pt,3,Scalar(0,255,0),3);

	imshow("Source Image",image);

	imshow("Thin Image",distShow);

	waitKey();

	return 0;

}