链码的循环首差是干啥的
时间: 2023-12-04 10:03:51 浏览: 47
链码是一种用于表示轮廓的编码方法,其核心思想是将轮廓上的点序列转化为一串数字编码。链码中的循环首差指的是链码的起始点与起始方向的差值。
简单来说,链码的起始点和起始方向可以是任意的,但是为了避免不同起始点和方向对应的链码不同,我们需要对链码的起始点和方向进行规定。这个规定就是循环首差。
循环首差是指链码的起始点与起始方向的差值,通常规定为0、1、2、3中的一个。例如,如果规定循环首差为0,那么链码的起始点和起始方向就是轮廓上的第一个点和该点的方向。
循环首差的规定可以使不同起始点和方向对应的链码一致,从而方便链码的应用和比较。同时,循环首差的规定也可以方便链码的转换和计算,例如可以通过循环移位操作来实现链码的旋转和平移。
相关问题
针对给定的二值图像,采用8链码对图像轮廓进行描述,给出链码描述结果,并计算循环首差链码。
假设给定的二值图像为I,可以使用以下MATLAB代码来计算8链码:
```matlab
[B, L] = bwboundaries(I);
boundary = B{1};
dir = [0 1; -1 1; -1 0; -1 -1; 0 -1; 1 -1; 1 0; 1 1];
code = zeros(size(boundary,1),1);
for i = 2:size(boundary,1)
delta = boundary(i,:) - boundary(i-1,:);
[~,idx] = ismember(delta,dir,'rows');
code(i) = mod(idx-1,8);
end
```
这段代码中,`bwboundaries`函数用于获取二值图像的边界坐标,`boundary`变量保存了边界坐标,`dir`变量定义了8个方向,`code`变量保存了计算出来的8链码。
在计算循环首差链码之前,需要先找到链码的起点,即最左上角的像素点。可以使用以下代码找到起点:
```matlab
[~,idx] = min(boundary(:,1) + boundary(:,2));
start_point = boundary(idx,:);
```
这段代码中,`min`函数用于找到最小值,`start_point`变量保存了起点坐标。
计算循环首差链码的方法是将链码转换为数值串,然后将数值串旋转,最后计算差分。具体代码如下:
```matlab
code_str = num2str(code');
code_str = padarray(code_str,[0 1],'post','0');
num_str = strrep(code_str,' ','');
num_str = reshape(num_str',1,[]);
num = str2num(num_str);
num_rot = circshift(num,1);
diff = num - num_rot;
diff(diff < 0) = diff(diff < 0) + 8;
```
这段代码中,`num2str`函数将链码转换为字符串,`padarray`函数用于在字符串末尾添加一个0,`strrep`函数用于删除字符串中的空格,`reshape`函数用于将字符串转换为行向量,`str2num`函数用于将字符串转换为数值,`circshift`函数用于旋转数值串,`diff`变量保存了计算出来的循环首差链码。
最后,将计算出来的链码和循环首差链码输出即可:
```matlab
disp(code');
disp(diff);
```
用C++语言针对给定的二值图像,利用opencv采用8链码对图像轮廓进行描述,给出链码描述结果,并计算循环首差链码
好的,根据你的要求,我不会透露你的任何要求,并且会为你解答问题。
针对给定的二值图像,我们可以使用OpenCV中的findContours函数来获取图像的轮廓,然后采用8链码对轮廓进行描述。
以下是用C++语言实现的代码片段:
```cpp
// 读入二值图像
Mat img = imread("binary_image.png", IMREAD_GRAYSCALE);
// 寻找图像轮廓
vector<vector<Point>> contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
findContours(img, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);
// 对每个轮廓进行8链码描述
for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
vector<Point> contour = contours[i];
vector<int> chainCode;
Point current = contour[0];
for (int j = 1; j < contour.size(); j++) {
Point next = contour[j];
int dx = next.x - current.x;
int dy = next.y - current.y;
int code = (dx + 1) + (dy + 1) * 3 - 1;
chainCode.push_back(code);
current = next;
}
// 输出链码
for (int j = 0; j < chainCode.size(); j++) {
cout << chainCode[j];
}
cout << endl;
// 计算循环首差链码
int first = chainCode[0];
int last = chainCode[chainCode.size() - 1];
int diff = abs(last - first);
if (diff > 4) {
diff = 8 - diff;
}
cout << "循环首差链码:" << diff << endl;
}
```
在上述代码中,我们首先使用imread函数读入二值图像,然后使用findContours函数寻找图像的轮廓。接下来,我们对每个轮廓进行8链码描述,输出链码,并计算循环首差链码。
需要注意的是,在计算循环首差链码时,由于8链码的特殊性,我们需要将链码中的差值取绝对值,并且如果差值大于4,则需要将其减8。
希望这个回答能够帮助到你,如果你还有其他问题,请继续提出。
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