OpenCV 距离变换输出与输入图像完全相同的图像

Question

我正在使用 OpenCV 做一些检测工作，我需要使用距离变换。除了 opencv 中的距离变换函数给我一个与我用作源的图像完全相同的图像。有人知道我做错了什么吗？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，我对来自 kinect 的图像进行分级，将其转换为单通道图像，对其进行平滑处理，运行精明的边缘检测器，反转值，然后进行距离变换。但转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它们看起来相同。这是我编写的一个小程序，用于显示差异：

#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，您会看到以下内容：

看起来并没有真正改变任何内容，但与整体相比，距离步长非常小值范围 [0, 255]（由于 imshow 将图像从 32 位浮点数转换为 8 位进行显示），我们看不到差异，所以让我们对其进行标准化...

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才能看到差异。

编辑：
这是来自 dist 矩阵左上角的一个 10x10 小样本，表明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

我刚刚想出了这个。
OpenCV distanceTransform

计算每个像素到最近零像素的距离
源图像。

所以它期望你的边缘图像是负的。

您需要做的就是否定边缘图像：

edges = 255 - edges;

Answer 3

您可以在标准化函数之前使用以下代码打印该值：

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

Mat 格式

• 输入：CV_8U
• Dist：CV_32F
• 归一化：CV_8U

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

如果要可视化结果，则需要将归一化缩放为 0 。 .. 255 而不是 0 ... 1，否则一切都会显得黑色。在缩放为 0 ... 1 的图像上使用 imshow(); 可以工作，但可能会导致后续处理步骤出现问题。至少对我来说是这样。