1. 前言

在我上篇博客中讲解了利用点多边形检测pointPolygonTest的办法去求轮廓的最大内接圆。

其核心思想是：

对于二值图像S的某轮廓C而言。图像中每个像素点Point(col, row),col<S.cols, row<S.rows。计算每个Point(col, row)到轮廓C的距离，再把每个距离值存放在⼀个和原图像尺⼨相同的Mat对象中，这个Mat对象的每个元素都是⼀个距离值。计算完所有Point(col, row)到轮廓C的距离值后，获取其中最⼤的距离值以及对应的点坐标，这个距离值就是最大内接圆的半径,点坐标(col, row)就是最大内接圆的圆心。然后我们就可以通过圆⼼和半径将轮廓的最⼤内接圆绘制出来了。

实际上还有一种距离变换方式，其核心的本质都是完全一样的，只不过是换了一种实现手段而已，换汤不换药。需要注意的地方就是，距离变换要求轮廓内部都是白色点。

2. 距离变换的定义

距离变换是在一个二值图像中，计算这个图像中非零像素点到最近零像素点的距离，图像中的每个像素的灰度值为该像素与距离其最

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