距离地区
我有一个二进制图像作为输入。 二进制图像包含前景中的几个不相交区域。
对于不在某个区域的每个像素，我想知道距离最近区域边界的距离。 这是一个标准的图像处理算法？ 如果是这样，那叫什么？ 它看起来与距离变换算法不同。
我提出的暴力解决方案是使用Sobel边缘检测区域边界。 然后，对于不在某个区域中的每个像素，计算与所有边界像素的距离并取最小值。
我将在CUDA中实现这一点，所以我在考虑将边界像素放在一个常量缓冲区中，以便在进行距离计算时读取更快的内存。
任何建议更好的方法？
我想你只是错过了设置为了应用距离变换。 我只是刚刚了解到最近的距离变化，所以我为我可能的无知道歉。 但：
创建一个图像（相同的尺寸），其中包含的分类斑点为0（填充），其他所有为1.对该图像执行距离变换算法。 然后，对于原始图像中的每个未分类像素，根据坐标查找距离变换图像上的相应值。 该值（据我了解）将是距离最近的分类对象的距离。
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