Question

我试图在python中找到一种简单的方法，其中对于2dim蒙版中的每个像素，我都可以获得最近的非零邻居的索引。在Matlab中，有一个bwdist返回该值。例如：如果我的输入是：

array [[0 0 0 0 0 0 0]
       [0 1 0 0 0 0 0]
       [0 0 0 0 0 1 0]
       [0 0 0 0 0 0 0]]

我的输出应该是：

array [[(1,1) (1,1) (1,1) (1,1) (2,5) (2,5) (2,5)]
       [(1,1) (1,1) (1,1) (1,1) (2,5) (2,5) (2,5)]
       [(1,1) (1,1) (1,1) (2,5) (2,5) (2,5) (2,5)]
       [(1,1) (1,1) (1,1) (2,5) (2,5) (2,5) (2,5)]]

该函数还可以返回绝对索引（对于1dim数组），如Matlab中的bwdist。

谢谢！

编辑：到目前为止，我已经尝试了一些与scipy有关的潜在解决方案，例如distance_transform_edt，但是它只能找到到最近像素的距离，而不是像素本身。如果相关，我还将在代码的其他地方使用OpenCV和VLfeat。

Answer 1

来自文档：

OpenCV具有distanceTransform()和distanceTransformWithLabels()函数，它们的工作原理相似，但是与Matlab函数有一些区别。来自Matlab docs for bwdist：

D = bwdist(BW)计算二进制图像BW的欧几里德距离变换。对于BW中的每个像素，距离变换会分配一个数字，该数字是该像素与BW的最近非零像素之间的距离。

将此与OpenCV docs for distanceTransformWithLabels()进行比较：

计算源图像中每个像素到最接近的零像素的距离。

因此Matlab给出了到最近的非零像素的距离，而OpenCV给出了到最近的零像素的距离。因此，您需要将图像反转为OpenCV。此外，带有标签的Matlab的可选输出给出了与该最接近像素相对应的线性索引：

[D,idx] = bwdist(BW)还以索引数组idx的形式计算最近像素图。 idx的每个元素都包含BW最近的非零像素的线性索引。最近像素图也称为特征图，特征变换或最近邻变换。

使用OpenCV，获取输出的标签既不是图像的坐标，也不是索引。相反，它只是一个数字标签，类似于连接的组件标签，完全与像素位置/索引无关。

此函数的变体不仅计算每个像素（x，y）的最小距离，而且还标识由零像素（labelType==DIST_LABEL_CCOMP）或最接近的零像素（labelType==DIST_LABEL_PIXEL）。

这意味着您必须使用标记的图像来掩盖输入内容，并找到与该标记相对应的像素（据我所知，至少这是最好的方法）。

解决方案：

因此，我们只想了解如何到达所需位置，让我们看一下此函数将我们带到何处（如前所述，输入的图像是反转的）：

In [138]: img
Out[138]:
array([[  0,   0,   0,   0,   0,   0,   0],
       [  0, 255,   0,   0,   0,   0,   0],
       [  0,   0,   0,   0,   0, 255,   0],
       [  0,   0,   0,   0,   0,   0,   0]], dtype=uint8)

In [139]: dist, labels = cv2.distanceTransformWithLabels(~a, distanceType=cv2.DIST_L2, maskSize=3)

In [140]: print(dist)
[[1.3999939 1.        1.3999939 2.1968994 2.1968994 2.        2.1968994]
 [1.        0.        1.        2.        1.3999939 1.        1.3999939]
 [1.3999939 1.        1.3999939 2.        1.        0.        1.       ]
 [2.1968994 2.        2.1968994 2.1968994 1.3999939 1.        1.3999939]]

In [141]: print(labels)
[[1 1 1 1 2 2 2]
 [1 1 1 1 2 2 2]
 [1 1 1 2 2 2 2]
 [1 1 1 2 2 2 2]]

好吧，如果我们仅循环遍历标签中的唯一值，为每个标签创建一个遮罩，遮罩原始图像...然后在该标签区域内找到白色像素，我们将获得索引：

In [146]: for l in np.unique(labels):
     ...:     mask = label == l
     ...:     i = np.where(img * mask)
     ...:     print(i)
     ...:
(array([1]), array([1]))
(array([2]), array([5]))

这不是您要求的确切输出，但是它是索引列表，并且带有标签。所以现在我们只需要映射这些。我要做的是创建一个空的两通道矩阵来保存索引值，然后根据标签上的掩码填充它：

In [177]: index_img = np.zeros((*img.shape, 2), dtype=np.intp)

In [178]: for l in np.unique(labels):
     ...:     mask = label == l
     ...:     index_img[mask] = np.dstack(np.where(img * mask))

这是一个包含所需信息的两通道数组。结构略有不同（不为每个条目使用元组），但是通常它是您要用于其他OpenCV函数（两通道数组）的结构：

In [204]: index_img[:, :, 0]
Out[204]:
array([[1, 1, 1, 1, 2, 2, 2],
       [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2],
       [1, 1, 1, 2, 2, 2, 2],
       [1, 1, 1, 2, 2, 2, 2]])

In [205]: index_img[:, :, 1]
Out[205]:
array([[1, 1, 1, 1, 5, 5, 5],
       [1, 1, 1, 1, 5, 5, 5],
       [1, 1, 1, 5, 5, 5, 5],
       [1, 1, 1, 5, 5, 5, 5]])

将它们放在一起

这是一个执行此功能的函数，并且具有将这两个通道的输出或线性输出像Matlab那样分散的选项：

def bwdist(img, metric=cv2.DIST_L2, dist_mask=cv2.DIST_MASK_5, label_type=cv2.DIST_LABEL_CCOMP, ravel=True):
    """Mimics Matlab's bwdist function.

    Available metrics:
        https://docs.opencv.org/3.4/d7/d1b/group__imgproc__misc.html#gaa2bfbebbc5c320526897996aafa1d8eb
    Available distance masks:
        https://docs.opencv.org/3.4/d7/d1b/group__imgproc__misc.html#gaaa68392323ccf7fad87570e41259b497
    Available label types:
        https://docs.opencv.org/3.4/d7/d1b/group__imgproc__misc.html#ga3fe343d63844c40318ee627bd1c1c42f
    """
    flip = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]
    dist, labeled = cv2.distanceTransformWithLabels(flip, metric, dist_mask)

    # return linear indices if ravel == True (default)
    if ravel:  
        idx = np.zeros(img.shape, dtype=np.intp)  # np.intp type is for indices
        for l in np.unique(labeled):
            mask = labeled == l
            idx[mask] = np.flatnonzero(img * mask)
        return dist, idx

    # return two-channel indices if ravel == False
    idx = np.zeros((*img.shape, 2), dtype=np.intp)  
    for l in np.unique(labeled):
        mask = labeled == l
        idx[mask] = np.dstack(np.where(img * mask))
    return dist, idx

Matlab在文档中提供了示例：

In [241]: bw = np.zeros((5, 5), dtype=np.uint8)
     ...: bw[1, 1] = 1
     ...: bw[3, 3] = 1
     ...: print(bw)
     ...:
[[0 0 0 0 0]
 [0 1 0 0 0]
 [0 0 0 0 0]
 [0 0 0 1 0]
 [0 0 0 0 0]]

In [244]: d, idx = bwdist(bw)

In [245]: print(d)
[[1.3999939 1.        1.3999939 2.1968994 3.1968994]
 [1.        0.        1.        2.        2.1968994]
 [1.3999939 1.        1.3999939 1.        1.3999939]
 [2.1968994 2.        1.        0.        1.       ]
 [3.1968994 2.1968994 1.3999939 1.        1.3999939]]

In [246]: print(idx)
[[ 6  6  6  6 18]
 [ 6  6  6  6 18]
 [ 6  6  6 18 18]
 [ 6  6 18 18 18]
 [ 6 18 18 18 18]]

Answer 2

这实际上是使用scipy时的单线。

如果输入矩阵为mat，则最接近的非零值的坐标为：

import scipy.ndimage

nearest_neighbor = scipy.ndimage.morphology.distance_transform_edt(
    mat==0, return_distances=False, return_indices=True)

对于问题中给出的矩阵，这将导致以下索引矩阵，这是正确的答案：

[[[1 1 1 1 2 2 2]
  [1 1 1 1 2 2 2]
  [1 1 1 2 2 2 2]
  [1 1 1 2 2 2 2]]

 [[1 1 1 1 5 5 5]
  [1 1 1 1 5 5 5]
  [1 1 1 5 5 5 5]
  [1 1 1 5 5 5 5]]]

查找地图中每个像素的最近邻居

2 个答案:

来自文档：

解决方案：

将它们放在一起