Matlab 和 OpenCV 之间的距离变换行为不同答案

【问题标题】：Distance Transform Behaviors Differently Between Matlab and OpenCVMatlab 和 OpenCV 之间的距离变换行为不同
【发布时间】：2017-08-21 21:12:27
【问题描述】：

我目前正在将代码从 Matlab 翻译到 OpenCV，但发现 Matlab 和 OpenCV 之间的距离变换函数行为不同。以简单矩阵为例 bw =

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 0     1     0     0     0
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Matlab version distance transform 分配了一个数字，该数字是该像素与最近的 BW 非零像素之间的距离，这是有道理的，我得到了

1.4142    1.0000    1.4142    2.2361    3.1623
1.0000         0    1.0000    2.0000    2.2361
1.4142    1.0000    1.4142    1.0000    1.4142
2.2361    2.0000    1.0000         0    1.0000
3.1623    2.2361    1.4142    1.0000    1.4142

在 OpenCV 中，我选择 DIST_L2（简单欧式距离）。它给了我

1.3692    0.9550    1.3692    2.3242    3.2792
0.9550         0    0.9550    1.9100    2.3242
1.3692    0.9550    1.3692    2.3242    1.3692
2.3242    1.9100    0.9550         0    0.9550
3.2792    2.3242    1.3692    0.9550    1.3692

我不明白为什么，这对我来说没有意义。我意识到 OpenCV 计算最接近零像素的像素，所以我已经反转了输入矩阵。

【问题讨论】：

我会说 MATLAB 是正确的....我看不出 L2 距离对于对角像素如何不是 sqrt(2)。也许它不将像素作为离散点并假设它们的大小更大？
如果有帮助，请考虑接受您的问题的答案

标签： matlab opencv image-processing

【解决方案1】：

maskSize – 距离变换掩码的大小。它可以是 3、5 或 CV_DIST_MASK_PRECISE（后一个选项仅由第一个函数支持）。

看起来 OpenCV 版本的距离变换正在使用 maskSize 进行一些归一化。将其设置为 0 （甚至文档也没有提到它），它解决了这个问题。

【讨论】：