图像的点到边缘的最短距离

Question

这可能在其他地方得到解决，但我找不到任何内容。我试图找到图像上任意点和最近的透明像素之间的最短距离，更加强调速度而不是精度。

目前我所做的是每0.1弧度检查一行中的每个像素，当它到达透明像素时停止并跟踪最短的像素。但这并不是特别快或准确。有没有更好的办法？也许是人们用这种算法的算法？

我用javascript / canvas做这个。

Answer 1

一种方法是计算所有像素到最近的透明像素(distance transform)的距离，这可以在原始图像的两次通过中执行。 当计算了距离变换时，可以在恒定时间O（1）中找到最近的透明像素。 如果透明区域随时间缓慢变化，这种方法会更好。

如果透明区域变化很快，您可能会做得更好。

Answer 2

最快的准确算法是简单地围绕该点做圆圈。检查每个相邻像素，然后检查下一层，基本上是广度优先搜索，并且将在O（n）时间运行，其中n是像素数。现在你正在做的是一种更快的概率方法。

我认为使算法比你的算法更快的唯一方法是选择一个圆形大小，例如3像素直径，并检查（例如）像素的75％（最佳百分比取决于您对精度的要求）在那个圈子上。如果找不到透明像素，请将圆的大小加倍。根据图像的外观，这可能非常不准确，但它更喜欢速度和准确性。

否则，除非您可以收集有关透明像素基于其周围像素的位置的数据，否则我并未真正看到您的算法有所改进。然后你可以更聪明地搜索。否则，你通过测试像素学到的只是一个像素是（或不是）透明的。

如果您可以说您只是在寻找大于x像素的透明区域，并且您想要准确找到直径为x像素的任何区域，那么您可以调整圆圈的大小以增加x-1，然后为了提高精度，您可以沿着原点的透明像素，直到找到最近的像素。