python - 计算距图像中心的像素距离

Question

import numpy as np
import pandas as pd

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问题

我有一个图像，n 像素宽，m 像素高。这两个数字都是偶数。像素是正方形。像素值位于 numpy 数组中。

我需要计算每个像素中心到图像中心的距离。即紧邻中心的像素应该具有关联值sqrt(2)/2。如果图像像棋盘，则 g6 方格对应的像素应具有关联的距离值应为 (2.5^2+1.5^2)^0.5=2.91

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我的解决方案

我通过以下代码完成了任务:

image=np.zeros([2,4]) # let's say this is my image
df = pd.DataFrame(image)

distances = \
pd.DataFrame(
df.apply(
    lambda row: (row.index+0.5-len(df.index)/2)**2,axis=0).to_numpy()+\
df.T.apply(
    lambda row: (row.index+0.5-len(df.columns)/2)**2,axis=0).T.to_numpy())\
    .apply(np.sqrt).to_numpy()

距离将为:

array([[1.58113883, 0.70710678, 0.70710678, 1.58113883],
       [1.58113883, 0.70710678, 0.70710678, 1.58113883]])

正如预期的那样。

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问题

还有更好的办法吗？我希望有一个更短、更面向 numpy 或更透明的方法。

Answer 1

更透明的方法是首先定义图像的中心，即类似

1. 在 openCV 中将数组读取为图像:

    img = cv2.imread("inputImage")
    height, width = img.shape
   
    x_center=(width/2)
    y_center=(height/2)
   

2. 然后，对于 numpy/image 数组中的每个像素，您可以通过计算欧氏距离来计算 numpy 数组的每个像素与上述中心之间的距离:

   D = dist.euclidean((xA, yA), (x_center, y_center))

PS:您可以简单地使用 numpy 中的 img.shape，但 openCV 为您提供了许多与距离计算相关的方法。