freeman链码算法python

Freeman链码算法是一种用于图像处理和计算机视觉的轮廓提取算法，用于表示2D图像的边界。它是通过在像素边界上移动，记录每个像素的位置相对于前一个像素的位置关系来生成链码。这个相对位置被编码为数字（0到7），这些数字组成了一个链码序列。

在Python中实现Freeman链码算法的过程可以简述如下：

1. 读取图像并将其转换为二进制格式。
2. 找到图像的边界，可以使用Canny边缘检测算法。
3. 在边界上移动，并使用Freeman链码规则记录每个像素的位置关系。
4. 将得到的链码序列保存。

以下是一些相关的Python代码示例：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.png', 0)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)

# 初始化链码序列
chaincode = []

# 找到起始点
start_point = None
for i in range(edges.shape):
    for j in range(edges.shape):
        if edges[i, j] == 255:
            start_point = (i, j)
            break
    if start_point:
        break

# 移动并记录链码
prev_point = start_point
current_point = None
while current_point != start_point:
    chain = ''
    for i in range(8):
        direction = (i + 7) % 8
        dx, dy = cv2.polarToCart(1, direction * 45, angleInDegrees=True)
        x = prev_point + dx
        y = prev_point + dy
        if edges[int(y), int(x)] == 255:
            current_point = (int(y), int(x))
            chain = str(direction)
            break
    prev_point = current_point
    chaincode.append(chain)

# 保存链码序列
with open('chaincode.txt', 'w') as f:
    f.write(''.join(chaincode))