python - 一种有效计算一个标记像素与其最近的不同标记像素的距离的算法

Question

我为我冗长的标题名称道歉。我有两个问题，第二个问题是基于第一个问题。

(1)。假设我有一个矩阵，其条目为 0 或 1。现在，我选择任意 0 条目。是否有一种有效的算法来搜索最近的标签为 1 的条目或计算所选 0 条目与其最近的标签为 1 的条目之间的距离？

(2)。假设现在条目 1 的分布具有几何特性。为了使这个陈述更清楚，把这个矩阵想象成一个图像。在这张图片中，有多条连续的线(不一定是直的)。这些线形成几个边界，将图像分成更小的部分。假设边界标记为 1，而分区区域中的所有像素都标记为 0。现在，类似于 (1)，我随机选择一个标记为 0 的像素，我希望找出标记为最近的像素的坐标1 或它们之间的距离。

第 (1) 部分的提示/方向对我来说就足够了。如果输入答案太花时间，只需告诉我算法名称即可，我会查找。

p.s.:如果我在错误的部分发布了这个问题，请告诉我。我会将其重新发布到适当的部分。谢谢!

Answer 1

我认为如果你有一个矩阵，你可以运行 BFS 版本，其中矩阵 A 将是你的图形 G，顶点 v 将是你选择的任意像素。矩阵中任意两个相邻的单元格之间有一条边。