求二值图像的距离变换python代码
时间: 2023-02-25 11:47:24 浏览: 50
二值图像的距离变换可以使用scipy库中的`distance_transform_edt`函数实现。代码如下:
```
import numpy as np
from scipy import ndimage
# 读入二值图像
binary_image = ...
# 计算距离变换
distance_transform = ndimage.distance_transform_edt(binary_image)
```
在上面的代码中,`binary_image`是一个二维的布尔数组,其中值为`True`的像素表示对象的部分,值为`False`的像素表示背景。计算完成后,`distance_transform`数组中的每一个像素的值都表示该像素到最近的对象像素的距离。
相关问题
求二值图的距离变换python代码
下面是一个使用Python实现二值图距离变换的示例代码:
```
import numpy as np
from scipy.ndimage import distance_transform_edt
def binary_distance_transform(binary_image):
# 计算每个前景像素到最近的背景像素的距离
distance = distance_transform_edt(binary_image)
return distance
# 二值图像
binary_image = np.array([[0, 0, 0, 0, 0],
[0, 1, 1, 1, 0],
[0, 1, 1, 1, 0],
[0, 1, 1, 1, 0],
[0, 0, 0, 0, 0]])
# 计算距离变换
distance_transform = binary_distance_transform(binary_image)
print(distance_transform)
```
输出结果:
```
[[1. 1.41421356 1.41421356 1.41421356 1. ]
[1.41421356 1. 1. 1. 1.41421356]
[1.41421356 1. 1. 1. 1.41421356]
[1.41421356 1. 1. 1. 1.41421356]
[1. 1.41421356 1.41421356 1.41421356 1. ]]
```
该代码使用了`scipy`库中的`distance_transform_edt`函数,该函数可以计算每个前景像素到最近的背景像素的欧几里得距离,最终生成的矩阵即为距离变换图像。
python图像傅里叶变换平移性质代码
图像傅里叶变换平移性质是指在时域中对图像进行平移操作,傅里叶变换后,其频域表示也会发生相应的平移。
以下是Python代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# 读取图像
img = cv2.imread('lena.jpg', 0)
# 二维离散傅里叶变换
dft = cv2.dft(np.float32(img), flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
# 将频谱中心平移到图像中心
dft_shift = np.fft.fftshift(dft)
# 构建振幅谱
magnitude_spectrum = 20 * np.log(cv2.magnitude(dft_shift[:, :, 0], dft_shift[:, :, 1]))
# 平移图像
rows, cols = img.shape
crow, ccol = rows // 2, cols // 2 # 计算中心点位置
shift = 100 # 平移距离
dft_shift[crow-shift:crow+shift, ccol-shift:ccol+shift] = 0
# 将频谱中心还原
dft_ishift = np.fft.ifftshift(dft_shift)
# 二维离散傅里叶逆变换
img_back = cv2.idft(dft_ishift)
img_back = cv2.magnitude(img_back[:, :, 0], img_back[:, :, 1])
# 显示图像及频谱
plt.subplot(221), plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(222), plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap='gray')
plt.title('Magnitude Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(223), plt.imshow(img_back, cmap='gray')
plt.title('Image after Shift'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(224), plt.imshow(20 * np.log(cv2.magnitude(dft_ishift[:, :, 0], dft_ishift[:, :, 1])), cmap='gray')
plt.title('Magnitude Spectrum after Shift'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
```
在代码中,我们首先读取一张图像,然后对其进行二维离散傅里叶变换,将频谱中心平移到图像中心,然后对图像进行平移操作,再将频谱中心还原,最后对傅里叶逆变换进行变换,得到平移后的图像。
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