首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何找到二值图像的平均距离变换?

二值图像的平均距离变换是一种图像处理算法,用于计算二值图像中每个像素点到最近的背景像素点的平均距离。该算法常用于图像分割、形态学处理等领域。

具体的步骤如下:

  1. 首先,将二值图像进行反转,使背景像素为前景,前景像素为背景。
  2. 然后,初始化一个与原图像大小相同的距离图像,所有像素点的初始距离值为无穷大。
  3. 从左上角开始遍历图像的每个像素点,计算该像素点到最近的背景像素点的距离,并更新距离图像中对应像素点的距离值。
  4. 重复步骤3,直到遍历完所有像素点。
  5. 最后,将距离图像进行归一化处理,即将距离值映射到0-255的范围内,得到最终的平均距离变换图像。

平均距离变换可以用于图像分割中的边缘检测、形态学处理中的骨架提取等应用场景。

在腾讯云的图像处理服务中,可以使用腾讯云智能图像处理(Image Processing)服务来实现平均距离变换。该服务提供了丰富的图像处理功能,包括图像滤波、边缘检测、图像修复等,可以满足各种图像处理需求。

腾讯云智能图像处理产品介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/imgpro

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

C++ OpenCV基于距离变换与分水岭图像分割

根据算法分为监督学习算法和无监督学习算法,图像分割算法多数都是无监督学习算法。---KMeans 距离变换与分水岭介绍 距离变换 ?...距离变换常见算法有两种 不断膨胀/ 腐蚀得到 基于倒角距离 分水岭变换 ?...,sharp 转为图像通过threshold 距离变换距离变换结果进行归一化到[0~1]之间 使用阈值,再次化,得到标记 腐蚀得到每个Peak - erode 发现轮廓 – findContours...我们再运行看一下,左边就是生成结果图,可以看出左边清晰度更高了一些 ? 3.转为图像通过threshold ? 我们再运行看一下,左边图像已经让我们转换为图像了,也比较清晰 ?...4.距离变换 5.对距离变换结果进行归一化到[0~1]之间 因为距离变换看不出任何效果,所以我们把4和5两步放在一起显示 ? 我们再运行一下看看执行结果 ? 6.使用阈值,再次化,得到标记 ?

1.6K30

常见图像变换化与形态学操作-python-opencv版

: gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 3.直方图均衡化(一般需化为灰度图): eq = cv2.equalizeHist(gray)#灰度图像直方图均衡化...4.OTSU 方差法进行化 ret1, th1_bw = cv2.threshold(eq, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU) th1_bw即为化后图片 5.膨胀(一般为化后图像进行化...),一般过去用维纳滤波或者高斯滤波去降噪。...都会较明显地模糊边缘,对于高频细节保护效果并不明显。 双边滤波器顾名思义比高斯滤波多了一个高斯方差sigma-d,它是基于空间分布高斯滤波函数。...所以在边缘附近,离较远像素不会太多影响到边缘上像素,这样就保证了边缘附近像素保存。

66710

图像几何变换(缩放、旋转)中常用算法

图像几何变换过程中,常用方法有最邻近插(近邻取样法)、双线性内插和三次卷积法。...那么一个像素单位就是图像中最小单位了,那么按照最临近插算法,我们找到距离0.75最近最近整数,也就是1,那么对应原图坐标也就是(0,1),像素灰度为67。...双线性内插: 对于一个目的像素,设置坐标通过反向变换得到浮点坐标为(i+u,j+v),其中i、j均为非负整数,u、v为[0,1)区间浮点数,则这个像素得 f(i+u,j+v) 可由原图像中坐标为...代码或许有不同写法,实现方式就一种 该算法是对函数 sin x / x 一种近似,也就是说 原图像对目标图像影响 等于 目标点对应于原图像点周围 x距离点,按照 sin x / x 比例...加权平均

1.7K30

图像分割】开源 |医学脊椎图像分割--基于灰度不变网络跨模态学习随机平滑灰度变换

modality learning with gray value invariant networks 原文作者:Nikolas Lessmann and Bram van Ginneken 内容提要 随机变换通常用于训练数据增强...,目的是降低训练样本均匀性。...这些转换通常针对来自相同模态图像中可能出现变化。在这里,我们提出了一个简单方法,通过转换图像灰度,以达到减少交叉模态差异目标。...这种方法能够使用专门由MR图像训练网络,在CT图像中分割腰椎椎体。经过在不同数据集上进行验证分析,结果表明,本文所提出灰度变换可以实现灰度不变训练。 主要框架及实验结果 ? ?

1K30

Python提取彩色图像化边缘

所谓化是指只包含白和黑这两种颜色,下面的代码中使用白色表示内部或背景,使用黑色表示边缘。...图像边缘提取基本思路是:如果一个像素颜色与周围像素足够接近(属于低频部分)则认为是图像背景或者内部,如果一个像素颜色与周围像素相差很大(属于高频部分)则认为是图像边缘。...在具体实现时,边缘提取有很多种方法,分别采用不同卷积和,针对不同类型边缘。下面代码思路是:如果一个像素颜色与其右侧和下侧像素都足够接近则认为不是边缘,否则认为是边缘。..., (0,0,0)) for w in range(width-1): for h in range(height-1): #分别获取原始图像当前位置、下侧、右侧像素颜色...使用上面的代码提取出来边缘: ?

2.3K40

基于FPGA图像膨胀算法实现

基于FPGA图像膨胀算法实现 1 背景知识 图像(Binary Image)是指将图像每一个像素只有两种可能取值或灰度等级状态,人们经常用黑白、B&W、单色图像表示图像。...图像是指在图像中,灰度等级只有两种,也就是说,图像任何像素不是0就是1,再无其他过渡灰度。...图像经常出现在数字图像处理中作为图像掩码或者在图像分割、化和dithering结果中出现。一些输入输出设备,如激光打印机、传真机、单色计算机显示器等都可以处理图像。...图3 图像膨胀FPGA模块架构 图3中我们使用串口传图传入图像。...RGB图像->sobel算子边缘检测->图像腐蚀->图像膨胀。

85620

基于FPGA图像腐蚀算法实现

基于FPGA图像腐蚀算法实现 九层之台,起于累土 1 背景知识 腐蚀和膨胀是形态学处理基础,许多形态学算法都是以这两种操作作为基础。 ?...图1 使用腐蚀去除图像部件 图1 a一幅大小为486x486连线模板图像,图1b~d分别使用11x11,15X15和45X45模板进行腐蚀。...我们从这个例子看到,腐蚀缩小或细化了图像物体。事实上,我们可以将腐蚀看成是形态学滤波操作,这种操作将小于模板图像细节从图像中滤除。 2 腐蚀算法 使用白色腐蚀: ?...图2 腐蚀演示 在图像腐蚀算法过程中我们使用图像3x3图像矩阵,由图2可知,当九个格子中不全为‘0’或者‘1’时,经过腐蚀算法后九个格子最终都会变成‘1’;如果九个全是‘1’或者‘0’时,...图3 图像腐蚀FPGA模块架构 图3中我们使用串口传图,传入图像

1.1K30

基于积分图图像膨胀算法实现

随后这种技术被应用到基于NCC快速匹配、对象检测和SURF变换中、基于统计学快速滤波器等方面。...膨胀介绍 膨胀操作是图像形态学两个最基本操作之一,另外一个是腐蚀。主要应用在图像和灰度图像分析上,膨胀操作可以适当根据结构元素大小来扩张图像前景对象。对图像来说,看上去像似边缘增长一样。...其中W表示窗口大小,OpenCV中定义为结构元素,常见结构元素包括 矩形 十字交叉 ? 假设有3x3结构元素 ? 图像如下 ? 使用3x3结构元素膨胀之后结果如下: ?...基于积分图形态学膨胀算法步骤 根据输入图像建立积分图 使用积分图索引查找结构元素重叠区块像素总和,如果不为0 而且总和不等于窗口大小X255,则中心像素设为255 ,即膨胀 重复第步实现对每个像素点做相同计算...充分证明了基于积分图方式膨胀操作是一种高效时间线性化算法实现。

1.7K81

基于游程法图像Blob 分析算法

实验结果表明该算法具有鲁棒、 高效特性。 2. 算法描述 2.1 游程及 Blob 目标对象数据结构定义 不失一般性,设分割得到图像中,背景像素灰度为0,目标像素灰度为 1。...算法结束后, 将动态生成一个 BLOB 链表,它描述了一幅图像全部目标对象。 2.2 数据准备 顺序扫描图像每一行,可得到整幅图像 RLE 表达形式。...RLE[ i].s≤RLE[ i - 1].e + 1 ( 1) RLE[ i].e + 1≥RLE[ i - 1].s ( 2) 2. 4 算法流程 算法约定: 设图像高度为 H, 记第 i 行游程个数为...为便于观察,标记结果被转换成一幅 24 位彩色位图,其中属于同一目标对象像素被随机赋予了同一颜色。图 3 列出了对 3 幅测试图像进行标记结果。...参考文献: 胡广华 面向光学薄膜瑕疵检测图像快速Blob分析算法2011年10月 《计算机应用》第31卷 第10期 免责声明:本文系网络转载。版权归原作者所有。如涉及版权,请联系删除!

1.8K60

基于Simple Image Statistics(简单图像统计,SIS)图像化算法。

这是个简单算法,是全局算法一种,算法执行速度快。     算法过程简单描述如下:  对于每一个像素,做如下处理        1、计算当前像素水平和垂直方向梯度。...从实际操作上讲,我认为处理应该只针对灰度图像进行处理,这样才意义明确,因此,我在代码中给出了判断一副图像是否是灰度图像一个函数:   private bool IsGrayBitmap(Bitmap...// 这样我们就可以再加载时调用一次该函数,并记住Scan0,然后直接用指针操作这一片区域,就相当于操作了图像。...这样图像只能算是颜色分量相同彩色图像罢了,再次予以纠正。       ...由于上述所描述算法涉及到了图像四领域,因此我们采用类似PhotoShop算法原理解析系列 - 风格化---》查找边缘 一文中哨兵算法,对备份图像扩充边界,扩充部分数据以原始图像边界处填充。

93160

基于FPGA图像边界提取算法实现

基于FPGA图像边界提取算法实现 1 背景知识 图像(Binary Image)是指将图像每一个像素只有两种可能取值或灰度等级状态,人们经常用黑白、B&W、单色图像表示图像。...图像是指在图像中,灰度等级只有两种,也就是说,图像任何像素不是0就是1,再无其他过渡灰度图像边界提取主要基于黑白区域边界查找。和许多边界查找算法相比它适合于图像。 ?...图1 图像边界提取演示 如图1 所示,图1 a为一幅简单图像,经过边界提取后形成如图1 b 所示图像,显示出了白色区域轮廓。...3 FPGA图像边界提取算法实现 ? 图3图像膨胀FPGA模块架构 图3中我们使用串口传图传入图像。...推荐阅读: 《基于FPGA图像腐蚀算法实现》 《基于FPGA图像膨胀算法实现》

93510

OpenCV | 图像分析技巧都在这里

轮廓属性 图像分析最常见一个主要方式就是轮廓发现与轮廓分析,其中轮廓发现目的是为轮廓分析做准备,经过轮廓分析我们可以得到轮廓各种有用属性信息、常见的如下: 轮廓面积 轮廓周长 轮廓几何矩 轮廓最小外接矩形...、高效完成各种图像分析需求,下面是我总结一些常用函数列表与说明。...InputArray curve, OutputArray approxCurve, double epsilon, bool closed ) 灵活使用上述轮廓属性信息,可以实现对图像几何形状判别...综合运用代码演示 2020年 以前我分享过一些综合使用例子,列表如下(都看过你就赢了): 图像分析案例精选 OpenCV图像案例分析精选 | 第期 OpenCV轮廓层次分析实现欧拉数计算...OpenCV寻找复杂背景下物体轮廓 如何识别出轮廓准确长和宽 OpenCV中几何形状识别与测量 OpenCV中BLOB特征提取与几何形状分类 OpenCV直线拟合检测 OpenCV中实现曲线与圆拟合

1.7K30

实例说明图像灰度化和区别

首先我们还是得了解一下定义(搬运工): 灰度化:在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示一种灰度颜色,其中R=G=B叫灰度,因此,灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度(又称强度、亮度...一般常用是加权平均法来获取每个像素点灰度。...化:图像化,就是将图像像素点灰度设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显只有黑和白视觉效果 下面是matlab实验,请根据实验过程以及结果来进一步理解定义: 首先读入原图像并显示...最后将灰度图像进行化并显示: >> level = graythresh(J);   %自动获取阈值(0-1) >> imgbw = im2bw(J,level);   %方法 >>...结果很明显了,自己思考并理解灰度化和定义吧

4.8K10

如何在O(1)内找到实时序列最小

最小栈 最小栈,能在O(1)内找到栈内序列最小,因此此特性经常用于提升算法性能。下面看看它一种实现。...分析过程 入栈分析: 推入元素到 mainstack,只有当当前元素小于tmpstack栈顶(实际存储为mainstack中元素索引)元素时,才入栈到tmpstack,入栈是索引。...可以预知,栈顶索引一定小于等于出栈元素(在mainstack栈内)索引。...这道题需要注意两点: 临时栈里推送是主栈元素索引 push时若临时栈为空,需要先推入此元素在主栈索引 代码 class MinStack(object): def __init__(self...int """ if self.mainstack: return self.mainstack[-1] 使用tmpstack辅助栈,换来了O(1)查询最小复杂度

65330

BM3D(Block-Matching and 3D filtering)读后感

(见节-2)降低了L2距离复杂度;找到相似块后,NLM是做一个均值处理,而BM3D则是将相似块域转换,提出Collaborative filtering降低相似块自身含有的噪声(NLM做均值,引入了相似块噪声...因为含有噪声图像,计算L2距离,噪声使两个相似块差异变大,可能找到错误相似块。...其中, x为像素点,X为图像 目标块, 搜索块 是S1中块大小 硬阈值操作,阈值设为 是归一化后维线性变换 根据距离就可以找到相似块集合,由式(5)所示, 其中,...为什么要这么做 文中ⅡC中提到,传统方法,如NLM,由空域得到近似块,然后对近似块每个像素一一对应去平均,作为目标块每个像素。...五、 VBM3D 对于视频去噪,一是可以将视频转化为单帧图像,然后使用图像去噪算法对单帧进行处理,然后融合还原成已去噪视频;是根据视频前后帧信息,某个像素点,前帧没有噪声,或噪声较少,那么就可以作为后帧

1.1K10

图像降噪有哪些方法?

工作原理与平均滤波器相似,都以滤波器窗口中像素平均值作为输出。 维高斯核模板或卷积核: ? 标准化: ? 窗口模板系数不同于平均滤波器,平均滤波器模板系数与1相同。...高斯滤波器模板系数随着距模板中心距离增加而减小。 ? 因此,与平均滤波器相比,高斯滤波器图像模糊程度较小。 ? 将Rudin等人降噪技术应用于被高斯噪声破坏图像示例。...均值滤波器概念非常直观。滤镜窗口中像素平均灰度用于替换图像像素。 ? 结果是减少了图像锐利变化。结果,虽然平均滤波器可以减少噪点,但也会模糊图像边缘。 ?...第步,协同过滤:在形成几个三维矩阵之后,首先对每个三维矩阵中维块进行变换,可以使用小波变换或DCT变换等。 ? 维转换完成后,对矩阵三维进行一维转换,通常是Hadamard转换。...两个三维矩阵都经过维和一维转换。这里变换通常使用DCT变换以获得更好结果。使用维纳滤波来缩放由噪声图形成三维矩阵系数。该系数是从根据基准和噪声强度估算三维矩阵中获得

2.5K21
领券