Hello大家好,我是Dream。 计算机视觉CV是人工智能一个非常重要的领域。 在本次的距离变换任务中,我们将使用D4距离度量方法来对图像进行处理。通过这次实验,我们可以更好地理解距离度量在计算机视觉中的应用。希望大家对计算机视觉和图像处理有了更深入的了解。让我们一起来看看实际的计算结果和可视化效果吧!

距离变换是一种常用的方法,它可以帮助我们计算出每个像素点与最近的前景像素点之间的距离。这对于图像分析、目标检测和图像配准等任务至关重要。d4距离定义为两个像素点之间在水平和垂直方向上的绝对距离之和
。通过这种度量方式,我们可以获得每个像素点到最近的前景像素点的距离。为了测试距离变换的效果,我们首先随机生成了一张8*8大小的图像,并随机选取了其中的10个像素点作为前景像素。前景像素用1表示,背景像素用0表示。接下来,我们实现了一个距离函数,用于计算两个像素点之间的d4距离。然后,我们通过遍历图像中的每个像素点,计算其与与其最近的前景像素点的距离,并将结果保存到一个距离矩阵中。最后,我们将原始图像和距离变换后的结果进行可视化展示。使用灰度图像表示原始图像ÿ
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