使用python语言cv2完成距离变换算法 ,图像大小8*8像素，随机生成10个像素点 距离度量选择D8,可视化方法显示

以下是一个使用python语言cv2完成距离变换算法的示例代码，其中使用D8距离度量，图像大小为8*8像素，随机生成了10个像素点，并使用可视化方法显示了结果：

import cv2
import numpy as np

# 创建8*8像素的黑色图像
img = np.zeros((8, 8), dtype=np.uint8)

# 随机生成10个像素点
points = np.random.randint(0, 8, size=(10, 2))
for x, y in points:
    img[x, y] = 255

# 执行距离变换算法
dist = cv2.distanceTransform(img, cv2.DIST_L1, cv2.DIST_MASK_PRECISE)

# 可视化显示结果
cv2.imshow("Original Image", img)
cv2.imshow("Distance Transform Image", dist.astype(np.uint8))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该代码使用了cv2.distanceTransform函数完成距离变换算法，并使用cv2.imshow函数将原始图像和距离变换后的图像以窗口的形式显示出来。

其中，cv2.distanceTransform函数的参数说明如下：

- 第一个参数是输入图像，必须是单通道、8位或32位浮点型的二进制图像，像素值为0或255。
- 第二个参数是距离度量，可选值为cv2.DIST_L1、cv2.DIST_L2、cv2.DIST_C、cv2.DIST_L12、cv2.DIST_FAIR、cv2.DIST_WELSCH和cv2.DIST_HUBER，此处选择了D8距离度量。
- 第三个参数是距离掩码，可选值为cv2.DIST_MASK_3、cv2.DIST_MASK_5、cv2.DIST_MASK_PRECISE等，此处选择了cv2.DIST_MASK_PRECISE。
- 返回值是距离变换后的图像，像素值为距离值，数据类型为32位浮点型。