在opencv中，计算点到mat类型区域的最小最大距离，使用c++实现

要计算点到`Mat`类型区域的最小最大距离，可以使用OpenCV中的函数`cv::distanceTransform()`。以下是一个使用C++实现的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 定义输入图像
    Mat src = imread("test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    if (src.empty()) {
        cout << "无法读取图像文件" << endl;
        return -1;
    }
    
    // 定义点
    Point point(100,100);
    
    // 计算距离变换
    Mat dist;
    distanceTransform(src, dist, DIST_L2, 3);
    
    // 计算点到区域的最小最大距离
    double dist_min, dist_max;
    minMaxLoc(dist, &dist_min, &dist_max);
    double dist_point = dist.at<float>(point);
    
    // 输出结果
    cout << "点到区域的最小距离为：" << dist_point << endl;
    cout << "区域的最小距离为：" << dist_min << endl;
    cout << "区域的最大距离为：" << dist_max << endl;
    
    return 0;
}

在这个示例中，我们首先读取一个灰度图像文件，然后定义一个点。接着，我们使用`distanceTransform()`函数计算距离变换，并将结果保存到`dist`中。然后，我们使用`minMaxLoc()`函数分别计算`dist`中的最小值和最大值，并使用`at()`函数计算点到区域的距离。最后，我们将结果输出到控制台。需要注意的是，`dist`中的像素值是浮点数类型，因此我们在使用`at()`函数时需要指定为`float`类型。