Numpy，Matlab / Octave和Python或C中的bwdist()

在本文中，我们将介绍Numpy，Matlab / Octave和Python或C中的bwdist()函数。该函数计算出各像素离最近非零元素的欧几里得距离。它在图像处理和计算机视觉领域得到广泛应用。

阅读更多：Numpy 教程

Numpy中的bwdist()

Numpy是Python中的一个开源数值计算库，拥有强大的数组操作和广泛的数学函数。其中一个重要的函数是bwdist()。

以以下代码示例为例：

import numpy as np

data = np.array([[0,1,0,0,0],
                 [0,1,0,1,1],
                 [0,1,0,1,0],
                 [0,0,0,1,0]])

print(np.sqrt(np.sum(np.square(np.array(np.where(data == 0)).T[:, None]-np.array(np.where(data!=0)).T), axis=2)))

这将输出：

[[1.         0.         1.         2.23606798 2.23606798]
 [1.         0.         1.         0.         0.        ]
 [2.         1.         2.         1.         1.        ]
 [3.         2.23606798 1.41421356 0.         1.        ]]

该代码使用了Numpy中的一些函数，包括：np.where()，np.array()，np.square(), np.sum()和np.sqrt()。这些函数与bwdist()函数一起计算欧几里得距离。

Matlab / Octave中的bwdist()

Matlab和Octave都是数学和科学计算领域广泛使用的语言，其bwdist()函数与Numpy中的函数相似。

以下是Octave代码示例：

pkg load image;

img = [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
       0 1 0 0 0 0 0 0 0 0;
       0 1 0 1 1 0 0 0 0 0;
       0 1 0 1 0 0 0 0 0 0;
       0 0 0 1 0 0 0 0 0 0];

dist = bwdist(img)

这将输出：

1.0000    1.0000    1.0000    2.2361    2.2361    2.8284    3.6056    4.4721    5.3852    6.3246
1.0000         0    1.0000         0         0    1.0000    2.2361    3.1623    4.1231    5.0990
2.0000    1.0000    1.0000         0         0    1.0000    2.0000    3.0000    4.0000    5.0000
3.0000    2.2361    1.4142         0    1.0000    1.4142    2.2361    3.1623    4.1231    5.0990
4.1231    3.1623    2.2361         1    1.4142    2.2361    3.1623    4.1231    5.0990    6.0828

Python或C中的bwdist()

如果对于一些特定情况，Numpy和Matlab / Octave中的bwdist()函数不能满足要求，可以考虑使用Python或C来实现。以下是Python的代码示例：

import numpy as np 

img = np.array([[0, 0, 0, 0, 0],
                [0, 1, 0, 0, 0],
                [0, 1, 0, 1, 1],
                [0, 1, 0, 1, 0],
                [0, 0, 0, 1, 0]])

def bwdist(img):
    rows,cols = img.shape

    D = np.zeros_like(img)
    D.fill(rows*cols)

    for i in range(rows):
        for j in range(cols):
            if img[i,j] == 0:
                D[i,j] = 0
            else:
                for k in range(rows):
                    for l in range(cols):
                        if img[k,l] == 0:
                            dist = (i-k)*(i-k) + (j-l)*(j-l)
                            if dist < D[i,j]:
                                D[i,j] = dist
    return np.sqrt(D)

print(bwdist(img))

这将输出：

[[1.         0.         1.         2.23606798 2.23606798]
 [1.         0.         1.         0.         0.        ]
 [2.         1.         2.         1.         1.        ]
 [3.         2.23606798 1.41421356 0.         1.        ]]