2111010103030332323221的旋转归一化链码
时间: 2024-05-24 07:07:36 浏览: 23
2111010103030332323221是一个旋转归一化链码(RNC),用于描述二维轮廓的几何形状。它的主要特点是通过旋转和归一化来消除不同起始点和旋转角度的影响,从而使得同一形状的轮廓具有相同的编码。
该编码的生成过程如下:
1. 选择轮廓上的一个点作为起始点,并将该点作为编码的第一个数。
2. 从该点出发,按照顺时针方向遍历轮廓上的所有点,并将每个点与前一个点之间的向量表示为(x,y)。
3. 将向量(x,y)旋转到x轴正方向上,并计算旋转角度theta。
4. 将向量(x,y)除以其长度,得到单位向量(u,v)。
5. 将theta和(u,v)分别编码为两个数字,依次加入编码序列中。
6. 重复步骤2-5,直到回到起始点。
对于不同起始点和旋转角度相同的轮廓,其RNC编码是相同的。因此,RNC编码可以用于形状识别和相似度比较等应用。
相关问题
旋转归一化链码怎么算
旋转归一化链码是对一阶差分链码进行归一化处理,得出的链码具有平移不变性和旋转不变性。具体算法如下:
1. 对于给定的一阶差分链码,计算出其起点和终点的坐标。
2. 将起点作为坐标系的原点,计算出每个点相对于原点的极角(即与x轴正方向的夹角)和极径(即到原点的距离)。
3. 将极角按照顺序排列,得到一个序列。
4. 对于这个序列,将其循环移位,使得得到的自然数最小。
5. 得到的序列即为旋转归一化链码。
链码的循环归一化python3代码
链码的循环归一化(Loop Normalization of Chain Codes)是一种图像处理技术,通常用于曲线的特征提取和比较。以下是一个简单的 Python 3 实现:
```python
import numpy as np
def chain_code_normalization(chain_code):
"""
对链码进行循环归一化
:param chain_code: 输入的链码
:return: 归一化后的链码
"""
# 计算链码的方向角度
angles = np.array([np.arctan2(chain_code[i+1][1]-chain_code[i][1], chain_code[i+1][0]-chain_code[i][0]) for i in range(len(chain_code)-1)])
# 计算平均角度
mean_angle = np.mean(angles)
# 计算旋转角度
rotation_angle = -(mean_angle + np.pi/2)
# 构造旋转矩阵
c, s = np.cos(rotation_angle), np.sin(rotation_angle)
rotation_matrix = np.array([[c, -s], [s, c]])
# 对链码进行旋转和平移
chain_code_norm = np.dot(rotation_matrix, (chain_code.T - np.mean(chain_code, axis=0)).T).T
# 将链码归一化到 [-1, 1]
chain_code_norm /= np.max(np.abs(chain_code_norm))
return chain_code_norm
```
代码中,我们首先计算链码的方向角度,然后计算平均角度并根据其计算旋转角度。接着,我们构造旋转矩阵,对链码进行旋转和平移,并将链码归一化到 [-1, 1] 的范围内。最终返回归一化后的链码。