距离变换在图像处理中的应用及源代码实现

距离变换（Distance Transform）是一种在图像处理领域常用的技术，用于计算图像中每个像素与其最近边界像素之间的距离。它在许多计算机视觉和图像分析任务中都有广泛的应用，如边缘检测、对象分割、形状分析等。本文将详细介绍距离变换的原理和算法，并提供相应的源代码实现。

1. 距离变换原理

距离变换的目标是计算图像中每个像素与最近边界像素之间的距离。距离可以根据不同的定义方式进行计算，常见的有欧氏距离、曼哈顿距离和切比雪夫距离等。在距离变换中，一般采用欧氏距离作为默认的距离度量方式。

距离变换算法通常分为两个步骤：前向扫描和后向扫描。在前向扫描中，从左上角开始遍历图像的每个像素，计算其与左侧和上方像素的距离，并选择最小距离作为当前像素的距离值。在后向扫描中，从右下角开始遍历图像的每个像素，计算其与右侧和下方像素的距离，并选择最小距离与前向扫描的结果进行比较，最终确定每个像素的最终距离值。

2. 距离变换的源代码实现

下面是使用Python编写的距离变换的源代码实现：

import numpy as np
import