cv_dist — 2D `region` op

• 数据种类:region → image

• 调用:fullseye.apply(img, "cv_dist", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

• HALCON 对应:distance_transform(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

cv_dist: input → output

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

*输出以类 viridis 伪彩色显示(深紫 = 小，黄 = 大)，便于读取距离、相位、方向、深度这类“量的场”。*

*旋钮 a 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

阶段(前置算子 → 本算子，从左到右):

▸ cv_dist: 处理阶段 (文档网站)

换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):

▸ cv_dist: 其他输入图像 (文档网站)

用法

距离变换（distance transform，OpenCV 实现，L2／欧氏近似）。对前景区域中的每个像素，计算到最近背景像素的距离，并以图像形式返回 —— 用作提取区域「粗细」或中心线的前处理。

相当于 HALCON 的 distance_transform(Compute the distance transformation of a region.)。实现是将 cv2.distanceTransform(_u8(binm(v)), DIST_L2, maskSize=3) 归一化后的结果(cv2 返回 float32,但为符合约定转换为 float64 —— 已于 2026-09-03 实测完成基准测试)。maskSize=3 是在 3x3 邻域上的近似计算(不是严格的欧几里得距离,而是快速近似)。a, b 未使用。

详细使用指南

• gallery2d_region 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

threshold 0.50 0.50
cv_dist 0.50 0.50

▸ 载入此流水线 · 载入并运行

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_region — py -3.11 examples/gallery2d_region.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `image` 作为输入)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

同类别(`region`)

reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small · invert_region

*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

cv_dist — 2D region op

用法