链码的起点归一化、循环归一化优缺点

链码的起点归一化和循环归一化是两种常用的链码归一化方法，它们各有优缺点。

起点归一化是将链码的起点固定在一个特定的位置上，然后将整个链码旋转至这个位置。这种方法的优点是简单易懂，计算量小，适用于直线或者几何形状规则的对象。但这种方法的缺点也很明显，因为链码的起点被固定了，所以对于非规则对象和弯曲的线条，它的效果不佳。

循环归一化是将链码的起点旋转至链码中最小的值处，然后按照链码的顺序依次进行旋转。这种方法的优点是适用范围广，对于任何形状的对象都可以进行归一化处理。但这种方法的缺点也是明显的，计算量大，需要遍历整个链码，因此处理时间较长。

综上所述，起点归一化和循环归一化各有优点和缺点，具体的应用场景需要根据实际情况进行选择。如果对象比较规则，且需要快速处理，可以选择起点归一化；如果对象比较复杂，需要精确的归一化处理，可以选择循环归一化。

相关问题

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：

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。

链码的起点归一化、循环归一化、边界的长度、直径、形状数代码实现

链码的起点归一化：

def normalize_start_point(chain_code):
    # 计算链码所在位置
    min_x = min_y = sys.maxsize
    for code in chain_code:
        x, y = code_to_coordinate(code)
        if x < min_x:
            min_x = x
        if y < min_y:
            min_y = y
    # 将链码起点平移到(0,0)位置
    normalized_code = []
    for code in chain_code:
        x, y = code_to_coordinate(code)
        normalized_code.append(coordinate_to_code(x - min_x, y - min_y))
    return normalized_code

循环归一化：

def normalize_loop(chain_code):
    # 首先进行起点归一化
    normalized_code = normalize_start_point(chain_code)
    # 找到最小的循环表示法
    min_code = normalized_code[:]
    for i in range(len(normalized_code)):
        code = normalized_code[i:] + normalized_code[:i]
        if code < min_code:
            min_code = code
    return min_code

边界的长度：

def boundary_length(chain_code):
    length = 0
    for code in chain_code:
        if code % 2 == 0:
            length += 1
        elif code % 4 == 1:
            length += math.sqrt(2)
        else:
            length += 1 + math.sqrt(2)
    return length

直径：

def diameter(chain_code):
    max_distance = 0
    for i in range(len(chain_code)):
        for j in range(i+1, len(chain_code)):
            distance = code_distance(chain_code[i], chain_code[j])
            if distance > max_distance:
                max_distance = distance
    return max_distance

形状数：

def shape_number(chain_code):
    # 首先进行起点归一化
    normalized_code = normalize_start_point(chain_code)
    # 计算转角数
    corner_count = 0
    for i in range(1, len(normalized_code)):
        if abs(normalized_code[i] - normalized_code[i-1]) > 1:
            corner_count += 1
    # 计算形状数
    shape_count = (corner_count - 4) / 4
    return shape_count