OpenCV距离变换输出看起来与输入图像完全相同的图像

Question

我正在使用OpenCV进行一些检测工作，我需要使用距离变换。除了opencv中的距离变换功能，我给出的图像与我用作源的图像完全相同。谁知道我做错了什么？这是我的代码部分：

cvSetData(depthImage, m_rgbWk, depthImage->widthStep);

//gotten openCV image in "depthImage"           

IplImage *single_channel_depthImage = cvCreateImage(cvSize(320, 240), 8, 1);
cvSplit(depthImage, single_channel_depthImage, NULL, NULL, NULL);

//smoothing
IplImage *smoothed_image = cvCreateImage(cvSize(320, 240), 8, 1);
cvSmooth(single_channel_depthImage, smoothed_image, CV_MEDIAN, 9, 9, 0, 0);

//do canny edge detector
IplImage *edges_image = cvCreateImage(cvSize(320, 240), 8, 1);
cvCanny(smoothed_image, edges_image, 100, 200);

//invert values
IplImage *inverted_edges_image = cvCreateImage(cvSize(320, 240), 8, 1);
cvNot(edges_image, inverted_edges_image);

//calculate the distance transform
IplImage *distance_image = cvCreateImage(cvSize(320, 240), IPL_DEPTH_32F, 1);
cvZero(distance_image);

cvDistTransform(inverted_edges_image, distance_image, CV_DIST_L2, CV_DIST_MASK_PRECISE, NULL, NULL);

简而言之，我从kinect渲染图像，将其转换为单通道图像，平滑它，运行canny边缘检测器，反转值，然后进行距离变换。但是，变换后的图像看起来与输入图像完全相同。怎么了？

谢谢！

Answer 1

我相信这里的关键是他们看起来一样。这是我编写的一个小程序来显示差异：

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, char** argv)
{
    Mat before = imread("qrcode.png", 0);

    Mat dist;
    distanceTransform(before, dist, CV_DIST_L2, 3);

    imshow("before", before);
    imshow("non-normalized", dist);

    normalize(dist, dist, 0.0, 1.0, NORM_MINMAX);
    imshow("normalized", dist);
    waitKey();
    return 0;
}

在非标准化图像中，您会看到：

它看起来并没有真正改变任何东西，但距离步长与整个值范围[0,255]相比非常小（由于imshow转换图像来自32位浮动到8位显示），我们无法看到差异，所以让它标准化......

现在我们得到这个：

值本身应该是正确的，但在显示时，您需要对图像进行标准化以查看差异。

编辑： 这是来自dist矩阵左上角的一个小的10x10样本，显示这些值实际上是不同的：

[10.954346, 10.540054, 10.125763, 9.7114716, 9.2971802, 8.8828888, 8.4685974, 8.054306, 7.6400146, 7.6400146;
  10.540054, 9.5850525, 9.1707611, 8.7564697, 8.3421783, 7.927887, 7.5135956, 7.0993042, 6.6850128, 6.6850128;
  10.125763, 9.1707611, 8.2157593, 7.8014679, 7.3871765, 6.9728851, 6.5585938, 6.1443024, 5.730011, 5.730011;
  9.7114716, 8.7564697, 7.8014679, 6.8464661, 6.4321747, 6.0178833, 5.6035919, 5.1893005, 4.7750092, 4.7750092;
  9.2971802, 8.3421783, 7.3871765, 6.4321747, 5.4771729, 5.0628815, 4.6485901, 4.2342987, 3.8200073, 3.8200073;
  8.8828888, 7.927887, 6.9728851, 6.0178833, 5.0628815, 4.1078796, 3.6935883, 3.2792969, 2.8650055, 2.8650055;
  8.4685974, 7.5135956, 6.5585938, 5.6035919, 4.6485901, 3.6935883, 2.7385864, 2.324295, 1.9100037, 1.9100037;
  8.054306, 7.0993042, 6.1443024, 5.1893005, 4.2342987, 3.2792969, 2.324295, 1.3692932, 0.95500183, 0.95500183;
  7.6400146, 6.6850128, 5.730011, 4.7750092, 3.8200073, 2.8650055, 1.9100037, 0.95500183, 0, 0;
  7.6400146, 6.6850128, 5.730011, 4.7750092, 3.8200073, 2.8650055, 1.9100037, 0.95500183, 0, 0]

Answer 2

我只想出这个。 OpenCV distanceTransform

  

计算每个像素的最近零像素的距离   源图像。

所以它希望你的边缘图像是负面的。

您需要做的就是否定您的边缘图像：

edges = 255 - edges;

Answer 3

您可以在规范化功能之前使用此代码打印此值：

for(int x=0; x<10;x++)
  { 
     cout<<endl;
     for(int y=0; y<10;y++)
         cout<<std::setw(10)<<dist.at<float>(x, y);
  }

Answer 4

垫子格式

• 输入：CV_8U
• 距离：CV_32F
• 标准化：CV_8U

normalize(Mat_dist, Mat_norm, 0, 255, NORM_MINMAX, CV_8U);

如果要可视化结果，则需要将归一化比例缩放到0 ... 255，而不是0 ... 1，否则所有内容看起来都将变成黑色。在缩放到0 ... 1的图像上使用imshow();可以工作，但可能在接下来的处理步骤中出现问题。就我而言至少如此。