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一.距离变换

1.概念和功能

距离变换是一种图像处理技术，用于计算图像中每个像素到最近的零像素（背景像素）的距离。它常用于图像分割、形态学操作和形状分析等领域。它计算图像中每个像素到最近的零像素（背景像素）的距离。这个距离可以是欧氏距离、曼哈顿距离等。距离变换后的图像中，前景像素的值代表它们到最近的背景像素的距离。

具体来说，距离变换在缺陷检测中有以下几个重要作用：

1.前景与背景的分离： 距离变换能够突出前景区域，使其与背景更明显地分离开。前景区域的像素值会表示其到最近背景像素的距离，这样可以更容易地识别和处理前景对象。

2.前景对象的中心检测： 距离变换的结果图像中，距离值最大的像素往往位于前景对象的中心位置。因此，通过距离变换，可以有效地检测出前景对象的中心点，为后续的形态学处理和轮廓检测提供可靠的信息。

3.分水岭算法的预处理： 距离变换常用于分水岭算法的预处理步骤，通过距离变换可以生成标记图像，这些标记可以帮助分水岭算法准确地分割图像中的各个对象。

4.形态学重建： 距离变换可以结合形态学操作进行形态学重建，用于去除图像中的小噪声和伪影，使前景对象更加清晰。

2.函数语法

示例：

// 距离变换
cv::Mat dist_transform;
cv::distanceTransform(op, dist_transform, cv::DIST_L2, 3);
cv::normalize(dist_transform, dist_transform, 0, 1.0, cv::NORM_MINMAX);// 阈值处理
cv::Mat fore;
cv::threshold(dist_transform, fore, 0.3, 1.0, cv::THRESH_BINARY);
fore.convertTo(fore, CV_8U);

1. cv::distanceTransform 

功能：用于计算二值图像中每个前景像素到最近背景像素的距离。

函数语法：

void cv::distanceTransform(InputArray src, OutputArray dst, int distanceType, int maskSize, int dstType = CV_32F);

参数含义

src	输入图像，通常是一个二值图像。 其中非零像素被视为前景，零像素被视为背景。
dst	输出图像，包含每个像素到最近背景像素的距离。 默认情况下，输出图像是一个32位浮点图像（CV_32F）。
distanceType	距离类型，指定距离的计算方式。常用的类型有： cv::DIST_L1：曼哈顿距离（每个像素的邻居为上下左右四个方向）。 cv::DIST_L2：欧氏距离（每个像素的邻居为周围八个方向）。 cv::DIST_C：棋盘距离（类似于曼哈顿距离，但允许对角线方向移动）
maskSize	掩码大小，影响距离计算的精度。可以是3、5或cv::DIST_MASK_PRECISE（在精确距离变换中使用）。常用值为3。
dstType	输出图像的类型。默认值为CV_32F，表示32位浮点图像。 可以更改为其他类型，如CV_8U（8位无符号整数）等。

2.cv::normalize 

功能：用于将数组的值归一化到指定的范围内。它可以应用于图像处理中的多种场景，例如将距离变换的结果归一化到 [0, 1] 或 [0, 255]，从而便于可视化和后续处理。

函数语法：

void cv::normalize(
InputArray src, 
OutputArray dst, 
double alpha, 
double beta, 
int norm_type = cv::NORM_L2, 
int dtype = -1, 
InputArray mask = noArray()
);

参数含义

src	输入数组或图像
dst	输出数组或图像，与输入数组具有相同的大小和类型，或者具有指定的类型。
alpha	归一化后数组中最小值的目标值。 如果 norm_type 是 cv::NORM_MINMAX，这个参数表示归一化后的最小值。
beta	归一化后数组中最大值的目标值。 如果 norm_type 是 cv::NORM_MINMAX，这个参数表示归一化后的最大值。
norm_type	归一化类型。可以是以下之一： cv::NORM_INF：归一化为无穷范数（最大绝对值）。 cv::NORM_L1：归一化为 L1 范数（绝对值之和）。 cv::NORM_L2：归一化为 L2 范数（平方和的平方根）。 cv::NORM_MINMAX：线性变换，将数组值线性缩放到 [alpha, beta] 范围。
dtype	（可选）输出数组的类型。如果为 -1，则输出数组的类型与输入数组相同。
mask	（可选）可选的操作掩码。仅对掩码内的元素进行归一化处理。

           只用前5个就够了

3.fore.convertTo

功能：将矩阵转换为另一种数据类型的函数。此函数通常用于图像处理中的数据类型转换，以确保图像处理操作使用正确的数据类型。

函数语法：

void cv::Mat::convertTo(OutputArray m, int rtype, double alpha , double beta）

参数含义

m	输出矩阵，类型由 rtype 指定。
rtype	输出矩阵的类型。可以是 CV_8U（8 位无符号整数）、CV_32F（32 位浮点数）等。
alpha	可选的比例因子，默认值为 1。输出矩阵的每个元素是输入矩阵相应元素乘以 alpha。
beta	可选的加数，默认值为 0。输出矩阵的每个元素是输入矩阵相应元素乘以 alpha 再加上 beta。

二.缺陷检测

通过计算轮廓面积和最小外接圆的面积比值来判断是否存在缺陷

1.cv::minEnclosingCircle 最小外接圆

功能：找到一个最小的圆，使得圆能够完全包围给定的轮廓。

函数语法：

void cv::minEnclosingCircle(InputArray points, Point2f& center, float& radius);

参数含义

points	输入的点集，可以可以是一个点的向量或Mat。
center	输出参数，存储最小外接圆的圆心坐标。
radius	输出参数，存储最小外接圆的半径。

2.完整代码示例

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>int main() {// 读取图像cv::Mat o = cv::imread("pill3.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);if (o.empty()) {std::cerr << "Could not open or find the image!" << std::endl;return -1;}// 二值化处理cv::Mat binary;cv::threshold(o, binary, 0, 255, cv::THRESH_BINARY + cv::THRESH_OTSU);// 形态学开运算cv::Mat kernel = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(5, 5));cv::Mat op;cv::morphologyEx(binary, op, cv::MORPH_OPEN, kernel, cv::Point(-1, -1), 1);// 距离变换cv::Mat dist_transform;cv::distanceTransform(op, dist_transform, cv::DIST_L2, 3);cv::normalize(dist_transform, dist_transform, 0, 1.0, cv::NORM_MINMAX);// 阈值处理cv::Mat fore;cv::threshold(dist_transform, fore, 0.3, 1.0, cv::THRESH_BINARY);fore.convertTo(fore, CV_8U);// 形态学去噪cv::Mat kernel2 = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(3, 3));cv::Mat op2;cv::morphologyEx(fore, op2, cv::MORPH_OPEN, kernel2, cv::Point(-1, -1), 1);// 提取轮廓std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;cv::findContours(op2, contours, cv::RETR_TREE, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);// 缺陷检测int count = 0;cv::Mat img = o.clone();for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) {cv::Point2f center;float radius;cv::minEnclosingCircle(contours[i], center, radius);double area = cv::contourArea(contours[i]);double area_circle = 3.14 * radius * radius;if (area / area_circle >= 0.5) {cv::putText(img, "OK", center, cv::FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, cv::Scalar(255, 255, 255), 2);}else {cv::putText(img, "bad", center, cv::FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, cv::Scalar(255, 255, 255), 2);}count++;}cv::putText(img, "sum=" + std::to_string(count), cv::Point(20, 30), cv::FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, cv::Scalar(255, 255, 255));// 显示结果cv::imshow("result", img);cv::waitKey(0);cv::destroyAllWindows();return 0;
}

结果如图：