Bu, mesafe dönüşümünün bir dönüşümü ile gerçekleştirilebilir.
Maskenin kenarında bir mesafe dönüşümü kullanın. Sonra bu mesafeyi belirli bir mesafenin ötesindeki değerleri kaldırmak için dönüştürün. Gölgelemeyi elde etmenin sırrı, mesafe dönüşümü sonucunu şuna benzeyen bir çekirdekle birleştirmektir:
[ -1.0 -1.0 -1.0
-1.0 0.0 0.0
-1.0 0.0 1.0 ]
Bu, doğru yönde başlamanızı sağlayacaktır:
#include "opencv/cv.h"
#include "opencv/highgui.h"
using namespace cv;
using namespace std;
int main() {
Mat mask, dist, bevel;
mask = Mat::zeros(200, 400, CV_8U);
rectangle(mask, Point(30,30), Point(180,180), Scalar(255), -1);
circle(mask, Point(30,30), 50, Scalar(0), -1);
circle(mask, Point(180,180), 50, Scalar(0), -1);
circle(mask, Point(300,100), 75, Scalar(255), -1);
imshow("1",mask);
//find edges and invert image for distance transform
Canny(mask, dist, 50, 150);
dist = 255-dist;
distanceTransform(dist, dist, CV_DIST_L2, CV_DIST_MASK_5);
threshold(dist, dist, 20, 20, CV_THRESH_TRUNC);
blur(dist, dist, Size(3,3));
dist.convertTo(bevel, CV_8U);
equalizeHist(bevel, bevel);
imshow("2",bevel);
//convolve with secret sauce
float d[] = {-1,-2,-3,
-2, 0, 0,
-3, 0, 1 };
Mat kernel(3, 3, CV_32F, d);
kernel = kernel - mean(kernel)[0];
filter2D(dist, dist, CV_32F, kernel);
//normalize filtering result to [-1, 1]
double maxVal;
minMaxLoc(dist, NULL, &maxVal);
dist = 128 * dist / maxVal;
//convert and display result
dist.convertTo(bevel, CV_8U, 1, 128);
bevel = bevel.mul(mask)/255;
imshow("3", bevel);
waitKey(0);
}