cv2.DIST_L1

`cv2.DIST_L1` 是 OpenCV 库中的一个常量，表示计算两点之间距离时使用的距离类型为曼哈顿距离（L1 距离）。在计算曼哈顿距离时，我们需要对两点的坐标差的绝对值进行求和，即：

$$\text{dist}(\text{p}_1, \text{p}_2) = |x_2-x_1| + |y_2-y_1|$$

其中，$\text{p}_1(x_1, y_1)$ 和 $\text{p}_2(x_2, y_2)$ 分别表示两个点的坐标。

在 `cv2.fitLine()` 函数中，`cv2.DIST_L1` 是一个可选的参数，表示拟合直线时使用曼哈顿距离作为距离度量。

相关问题

opencv 中的fitLine(std::vector<cv::Point2f>{P1, P2}, L1, cv::DIST_L2, 0, 0.01, 0.01);

`cv::fitLine` 是 OpenCV 中用于拟合一组点集合成一条直线的函数。它的定义如下：

void cv::fitLine(
    InputArray points, // 输入的点集，可以是 `Mat`、`std::vector<Point>` 或 `std::vector<Vec2f>`
    OutputArray line, // 输出的直线参数，是一个 4 维向量 `Vec4f`，表示直线的一般式参数 (a, b, c, d)
    int distType, // 距离类型，可以是 `cv::DIST_L2`、`cv::DIST_L1`、`cv::DIST_L12` 或 `cv::DIST_FAIR`
    double param, // 距离类型的参数，当 `distType` 为 `cv::DIST_L12` 时表示 $\alpha$，当 `distType` 为 `cv::DIST_FAIR` 时表示 $\rho$
    double reps, // 估计直线的精度，当估计出的直线与真实直线的距离小于 `reps` 时认为是正确的直线
    double aeps // 估计直线的精度，当估计出的直线的方向余弦与真实直线的方向余弦夹角小于 `aeps` 时认为是正确的直线
);

其中，`points` 表示输入的点集，可以是 `Mat`、`std::vector<Point>` 或 `std::vector<Vec2f>`，`line` 表示输出的直线参数，是一个 4 维向量 `Vec4f`，表示直线的一般式参数 `(a, b, c, d)`。`distType` 表示距离类型，可以是 `cv::DIST_L2`、`cv::DIST_L1`、`cv::DIST_L12` 或 `cv::DIST_FAIR`。`param` 表示距离类型的参数，当 `distType` 为 `cv::DIST_L12` 时表示 $\alpha$，当 `distType` 为 `cv::DIST_FAIR` 时表示 $\rho$。`reps` 和 `aeps` 分别表示估计直线的精度，当估计出的直线与真实直线的距离小于 `reps` 时认为是正确的直线，当估计出的直线的方向余弦与真实直线的方向余弦夹角小于 `aeps` 时认为是正确的直线。

在你的问题中，`fitLine` 的调用代码如下：

cv::fitLine(std::vector<cv::Point2f>{P1, P2}, L1, cv::DIST_L2, 0, 0.01, 0.01);

其中，`std::vector<cv::Point2f>{P1, P2}` 表示一个包含两个点 `P1` 和 `P2` 的 `std::vector<cv::Point2f>` 类型的变量。`L1` 是一个 `cv::Vec4f` 类型的变量，用于存储拟合出的直线参数。`cv::DIST_L2` 表示距离类型为欧式距离，`0` 表示距离类型参数为默认值，`0.01` 和 `0.01` 分别表示估计直线的精度参数 `reps` 和 `aeps`。

cv2.distancetransform详解

### 回答1：
cv2.distancetransform是OpenCV中的一个函数，用于计算二进制图像中每个像素到最近非零像素的距离。它可以用于图像分割、形态学操作等领域。

该函数有三个参数：输入图像、距离类型和掩膜大小。距离类型可以是cv2.DIST_L1、cv2.DIST_L2、cv2.DIST_C等，分别表示曼哈顿距离、欧几里得距离和切比雪夫距离。掩膜大小表示计算距离时使用的卷积核大小，可以是3x3、5x5等。

函数返回一个与输入图像大小相同的浮点型数组，表示每个像素到最近非零像素的距离。如果输入图像中某个像素本身就是非零像素，则该像素的距离为。

使用cv2.distancetransform函数可以方便地实现图像分割、形态学操作等功能，是图像处理中常用的函数之一。

### 回答2：
cv2.distancetransform函数是OpenCV库中的图像操作函数之一。它主要用于计算二值图像中每个像素点到最近背景点的距离。

该函数的参数包括输入图像、距离类型和掩膜大小。输入图像是一个二值图像，即像素值只有0和255两种可能，表示图像的前景和背景。距离类型可以是cv2.DIST_L1、cv2.DIST_L2、cv2.DIST_C等，分别表示曼哈顿距离、欧式距离和切比雪夫距离。掩膜大小用于选择计算距离所考虑的邻域大小，一般选择3x3或5x5。

计算得到的输出图像中的像素值表示了对应输入图像中像素点到最近背景点的距离。距离越小，像素值越大，背景点的像素值为0。

cv2.distancetransform函数主要应用于图像分析和计算机视觉中的形态学操作。通过计算像素点到最近背景点的距离，可以得到图像中每个像素点的重要特征，如边缘和轮廓。距离变换也可以用于图像分割、物体识别和形状匹配等计算机视觉任务中。

总之，cv2.distancetransform函数可以方便地计算图像中每个像素点到最近背景点的距离，是图像分析和计算机视觉中常用的函数之一。它的应用范围广泛，能够提取图像的重要特征，并帮助解决各种计算机视觉问题。