Matlab 图像矩阵中的棋盘距离

给定一个图像矩阵，如何获得棋盘距离像素A小于D的像素的位置。我需要对所有像素执行此操作

使用MATLAB函数

bwdist

我无法提供期望的结果。解决办法是什么

[D,idx] = bwdist(Img,'chessboard');

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给定图像、像素和最大距离：

% Test image
Image = zeros(20,30);

% Maximum chessboard distance from image
maxDist = 7;

% The pixel from which to measure distance
pix = [4,19];

要查找与

pix

的棋盘距离的像素 小于

maxDist

且在图像边界中：

选项1:使用

bwdist

% Create a binary image with all pixels zero except 'pix'
bw = zeros(size(Image));
bw(pix(1), pix(2)) = 1;

% Get the chessboard distance transform
[D,idx] = bwdist(bw,'chessboard');

% Get the linear index of 'pix' 
pixInd = sub2ind(size(bw), pix(1), pix(2));

% Find linear indices of pixels who's chessboard distance from pixel are 
% less than 'maxDist'
pointsInd = find(idx == pixInd & D < maxDist);

% Remove 'pix'
pointsInd(pointsInd == pixInd) = [];

% Get the pairs of (x,y) of the pixels
[pointsX, pointsY] = ind2sub(size(bw), pointsInd);

显示结果：

% Get linear indices of pixels
pointsInd = sub2ind(size(Image), pointsX, pointsY);

% To display the result, create a binary image with all found pixels 
% colored white
bwPoints = zeros(size(Image));
bwPoints(pointsInd) = 1;

% Show points
imshow(bwPoints, 'InitialMagnification', 2000)

% Show pixel grid lines
hold on
[rows, cols] = size(bwPoints);
for row = 0.5 : 1 : (rows + 0.5)
    line([0.5, cols+0.5], [row, row], 'Color', 'r', 'LineWidth', 0.5);
end
for col = 0.5 : 1 : (cols + 0.5)
    line([col, col], [0.5, rows+0.5], 'Color', 'r', 'LineWidth', 0.5);
end

效率和在所有图像像素上循环运行：

% Get linear indices of pixels
pointsInd = sub2ind(size(Image), pointsX, pointsY);

% To display the result, create a binary image with all found pixels 
% colored white
bwPoints = zeros(size(Image));
bwPoints(pointsInd) = 1;

% Show points
imshow(bwPoints, 'InitialMagnification', 2000)

% Show pixel grid lines
hold on
[rows, cols] = size(bwPoints);
for row = 0.5 : 1 : (rows + 0.5)
    line([0.5, cols+0.5], [row, row], 'Color', 'r', 'LineWidth', 0.5);
end
for col = 0.5 : 1 : (cols + 0.5)
    line([col, col], [0.5, rows+0.5], 'Color', 'r', 'LineWidth', 0.5);
end

选项2比选项1快得多。我首先写了选项1，因为问题中提到了bwdist。在循环中运行选项2可以通过先计算像素，然后将其移动到每个像素的位置来改进：

% Get the range of x and y indices who's chessboard distance from pixel 
% (0,0) are less than 'maxDist'
xRange = (-(maxDist-1)):(maxDist-1);
yRange = (-(maxDist-1)):(maxDist-1);

% Create a mesgrid to get the pairs of (x,y) of the pixels
[pointsX, pointsY] = meshgrid(xRange, yRange);
pointsX = pointsX(:);
pointsY = pointsY(:);

% Remove pixel (0,0)
pixIndToRemove = (pointsX == 0 & pointsY == 0);
pointsX(pixIndToRemove) = [];
pointsY(pixIndToRemove) = [];

for x=1:size(Image, 1)
    for y=1:size(Image, 2)
        % Get a shifted copy of 'pointsX' and 'pointsY' that is centered
        % around (x, y)
        pointsX1 = pointsX + x;
        pointsY1 = pointsY + y;

        % Remove the the pixels that are out of the image bounds        
        inBounds =...
            pointsX1 >= 1 & pointsX1 <= size(Image, 1) &...
            pointsY1 >= 1 & pointsY1 <= size(Image, 2);

        pointsX1 = pointsX1(inBounds);
        pointsY1 = pointsY1(inBounds);

        % Do stuff with 'pointsX1' and 'pointsY1'
        % ...

    end
end

%获取x和y索引的范围，从像素到棋盘的距离
%（0,0）小于“maxDist”
xRange=（（（maxDist-1））：（maxDist-1）；
yRange=（（maxDist-1））：（maxDist-1）；
%创建mesgrid以获取（x，y）像素对
[pointsX，pointsY]=meshgrid（xRange，yRange）；
pointsX=pointsX（：）；
pointsY=pointsY（：）；
%移除像素（0,0）
pixIndToRemove=（pointsX==0&pointsY==0）；
点x（pixIndToRemove）=[]；
pointsY（pixIndToRemove）=[]；
对于x=1：大小（图1）
y=1时：尺寸（图2）
%获取居中的“pointsX”和“pointsY”的移位副本
%大约（x，y）
点sx1=点sx+x；
点SY1=点SY+y；
%删除超出图像边界的像素
内边界=。。。
pointsX1>=1&pointsX1=1&pointsY1
“目标是访问棋盘距离像素A小于D的像素的位置。该过程应
对所有像素执行…”

由于D正在创建一个正方形选择区域，因此只需使用简单的数学即可

例如：如果D为3，则从像素A的[x，y]位置

//# we minus D by 1 since you want less than D (not equal / higher)

Start-X = pixelA.x - (D-1); //from the left
End-X = pixelA.y + (D-1); //to the right

Start-Y = pixelA.y - (D-1); //from the top
End-Y = pixelA.y + (D-1); //to the bottom

这将为您提供一个方形周长，表示您所需的选择区域

请看下面的示例图像：

每个正方形是一个像素。如果“皇冠”图标表示像素A，D为3（其中“小于D”表示D的最大长度为2像素），您可以看到上面的伪代码是如何应用的吗

感谢您提供的有效解决方案。看起来还可以，但有一个小问题：目标像素（pix）的位置包含在[pointsX，pointsY]对中，但不应该是这样。@dtr43:我编辑了答案并删除了目标像素。它可以工作，但在示例情况下（对于434*700像素的图像）为了计算所有像素的棋盘距离，选项1（您建议的解决方案）在两个for循环中使用。此外，还有另一个内部循环，用于计算棋盘距离内目标像素和周围像素之间的欧氏距离。此过程非常耗时且效率低下。有什么诀窍可以提高效率吗？@dtr43:Option 2更快。我编辑了答案并添加了一个部分：效率和在所有图像像素上循环运行感谢这个建议；我担心它是否能计算对角线邻域。如果我没有误解你的评论<代码>（1）

向左/向右移动一个像素，同时向上/向下移动一个像素以实现对角线移动<代码>（2）重复步骤（1），直到覆盖所有对角线像素。