當影像內的各個子圖沒有連線時，可以直接使用形態學的腐蝕操作確定前景物件，但是如果影像內的子圖連線在一起時，就很難確定前景物件了。此時，藉助於距離變換函式
cv2.distanceTransform()可以方便地將前景物件提取出來。
距離變換函式 cv2.distanceTransform()計算二值影像內任意點到最近背景點的距離。一般情況下，該函式計算的是影像內非零值畫素點到最近的零值畫素點的距離，即計算二值影像中所有畫素點距離其最近的值為 0 的畫素點的距離。當然，如果畫素點本身的值為 0，則這個距離也為 0。
距離變換函式 cv2.distanceTransform()的計算結果反映了各個畫素與背景（值為0的畫素點）
的距離關係。通常情況下：
如果前景物件的中心（質心）距離值為 0 的畫素點距離較遠，會得到一個較大的值。
如果前景物件的邊緣距離值為 0 的畫素點較近，會得到一個較小的值。
如果對上述計算結果進行閾值化，就可以得到影像內子圖的中心、骨架等資訊。距離變換函式 cv2.distanceTransform()可以用於計算物件的中心，還能細化輪廓、獲取影像前景等，有多種功能。
距離變換函式 cv2.distanceTransform()的語法格式為：
dst=cv2.distanceTransform(src, distanceType, maskSize[, dstType]])
src 是 8 位單通道的二值影像。
distanceType 為距離型別引數，其具體值和含義如表 17-1 所示。
maskSize 為掩模的尺寸，其可能的值如表 17-2 所示。需要注意，當 distanceType =cv2.DIST_L1 或 cv2.DIST_C 時，maskSize 強制為 3（因為設定為 3 和設定為 5 及更大值沒有什麼區別）。
dstType 為目標影像的型別，預設值為 CV_32F。
dst 表示計算得到的目標影像，可以是 8 位或 32 位浮點數，尺寸和 src 相同。
示例：使用距離變換函式 cv2.distanceTransform()，計算一幅影像的確定前景，並觀察效果。
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img = cv2.imread('D:\pic\coin.png',cv2.IMREAD_UNCHANGED)
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
ishow=img.copy()
#對影像閾值化處理，得到二值影像，黑色背景，白色前景，前景為我們要提取的目標，背景為0，前景為1
ret, thresh = cv2.threshold(gray,0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)
#定義一個3*3的卷積核，卷積核的作用是將前景與背景分離
kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
#對二值影像進行開運算，去除噪聲，開運算是先腐蝕再膨脹的過程，它可以去除小的干擾塊，平滑較大的物件邊界，同時並不明顯改變其面積
opening = cv2.morphologyEx(thresh,cv2.MORPH_OPEN,kernel, iterations = 2)
#距離變換，得到每一個前景畫素點到最近的背景畫素點的距離，然後對其進行閾值化處理，得到的結果就是前景
dist_transform = cv2.distanceTransform(opening,cv2.DIST_L2,5)
#對膨脹後的影像進行閾值化處理，得到前景，前景為我們要提取的目標，背景為0，前景為1，這樣就得到了我們要提取的目標，但是目標並不連續
ret, fore = cv2.threshold(dist_transform,0.7*dist_transform.max(),255,0)
plt.subplot(131)
plt.imshow(ishow)
plt.axis('off')
plt.subplot(132)
plt.imshow(dist_transform)
plt.axis('off')
plt.subplot(133)
plt.imshow(fore)
plt.axis('off')
plt.show()
