python 图像轮廓跟踪链码

在图像处理中，轮廓是指连接对象边缘的曲线。而轮廓跟踪是将轮廓从起始点开始按照一定的方向进行遍历，并用一系列数字化的编码方式来记录轮廓形状。其中，链码是一种常用的编码方式之一，通过链码可以实现轮廓的压缩和存储。

Python中实现轮廓跟踪和链码编码可以使用OpenCV库，以下是实现的主要步骤：

1. 对原始图像进行二值化处理，获取二值化图像；
2. 使用findContours函数查找轮廓；
3. 针对每个轮廓，使用approxPolyDP函数进行多边形拟合，并计算出多边形的顶点坐标；
4. 对多边形顶点坐标进行链码编码。

以下是示例代码：

import cv2

# 读取原始图像
img = cv2.imread("image.jpg", 0)

# 二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历每个轮廓
for contour in contours:
    # 多边形拟合
    epsilon = 0.01 * cv2.arcLength(contour, True)
    approx = cv2.approxPolyDP(contour, epsilon, True)

    # 链码编码
    chain_code = []
    x, y = approx
    for i in range(1, len(approx)):
        dx = approx[i] - x
        dy = approx[i] - y
        if dx == 0 and dy == -1:
            chain_code.append(0)
        elif dx == -1 and dy == -1:
            chain_code.append(1)
        elif dx == -1 and dy == 0:
            chain_code.append(2)
        elif dx == -1 and dy == 1:
            chain_code.append(3)
        elif dx == 0 and dy == 1:
            chain_code.append(4)
        elif dx == 1 and dy == 1:
            chain_code.append(5)
        elif dx == 1 and dy == 0:
            chain_code.append(6)
        elif dx == 1 and dy == -1:
            chain_code.append(7)
        x, y = approx[i]

    print("Chain Code:", chain_code)