图片算法学习---欧式算法

算法的基本原理;将当前像素与领接的下部和右部像素进行比较，如果相似，则将当前的像素设置为白色，否则设置为黑色

如果两个像素点的欧式距离小于某个常数的阈值，则认为相似

import cv2

import numpy as np

fn="xx.jpg"

def get_EuclideanDistance(x,y):

　　myx=np.array(x)

　　myy=np.array(y)

　　return np.sqrt(np.sum(myx-myy)*(myx-myy))

if __name__=='__main__':

　　print('loading %s...'%fn)

　   print('working')

　　 myimg1=cv2.imread(fn)

　　w=myimg1.shape[1]

　　h=myimg1.shape[0]

　　sz1=w

　　sz2=h

　　#创建空白图像

　　myimg2=np.zeros((sz2,sz1,3),np.uint8)

　　#对比产生线条

　  black=np.array([0,0,0])

 　 white=np.array([255,255,255])

　  centecolor=np.array([125,125,125])

　  for y in range(0,sz2-1):

　　　　　for x in range(0,sz1-1):

 　　　　　　mydown=myimg1[y+1,x,:]

　　　　　　myright=myimg1[y,x+1,:]

　　　　　　myhere=myimg1[y,x,:]

　　　　　　lmyhere=myhere

 　　　　　　lmyright=myright

　　　　　　lmydowm=mydown

　　　　　　if any(get_EuclideanDistance(lmyhere,lmydown)>16) and any(get_EuclideanDistance(lmyhere,lmyright)>16):

　　　　　　　　　　myimg2[y,x,:]=black

　　　　　　elif any(get_EuclideanDistance(lmyhere,lmydown)<=16) and any(get_EclidDistance(lmyhere,lmright)<=16):

　　　　　　　　　　myimg2[y,x,:]=white

　　　　　　else:

　　　　　　　　myimg2[y,x,:]=centercolor

　　　　　　　print('.')

　　　　　　cv2.namedWindow('img2')

　　　　　　cv2.imshow('img2',myimg2)

　　　　　　cv2.waitKey()

　　　　　　cv2.destroyAllWindows()

运行出现的Bug：

 ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

修改前

:# if get_EuclideanDistance(lmyhere, lmydown) > 16 and get_EuclideanDistance(lmyhere, lmyright) > 16:
# myimg2[y, x, :] = black
# elif get_EuclideanDistance(lmyhere, lmydown) <= 16 and get_EuclideanDistance(lmyhere, lmyright) <= 16:
# myimg2[y, x, :] = white
# else:()i
# myimg2[y, x, :] = centercolor

修改后：

if any(get_EuclideanDistance(lmyhere, lmydown) > 16) and any(get_EuclideanDistance(lmyhere, lmyright) > 16):
myimg2[y, x, :] = black
elif any(get_EuclideanDistance(lmyhere, lmydown) <= 16) and any(get_EuclideanDistance(lmyhere, lmyright) <= 16):
myimg2[y, x, :] = white
else:
myimg1[y, x, :] = centercolor

测试图片：