matlab8方向边界链码
时间: 2023-08-16 07:41:12 浏览: 173
边界链码是用于表示图像边界的一种方法,8方向边界链码指的是使用8个方向(上、下、左、右、左上、右上、左下、右下)来描述边界的链码。
在MATLAB中,可以使用bwboundaries函数来获取二值图像的边界坐标,并使用bwtraceboundary函数来计算8方向边界链码。具体步骤如下:
1. 读取二值图像并使用bwboundaries获取边界坐标。
```matlab
I = imread('binary_image.png');
[B,L] = bwboundaries(I,'noholes');
```
2. 对每个边界坐标使用bwtraceboundary计算8方向边界链码。
```matlab
boundary = B{1}; % 获取第一个边界坐标
dir = [0 1; -1 1; -1 0; -1 -1; 0 -1; 1 -1; 1 0; 1 1]; % 定义8个方向
code = zeros(size(boundary,1),1); % 初始化链码
for i = 2:size(boundary,1)
delta = boundary(i,:) - boundary(i-1,:); % 计算当前点与前一个点的差值
[~,idx] = ismember(delta,dir,'rows'); % 查找差值在哪个方向
code(i) = mod(idx-1,8); % 将方向编号转换为0~7
end
```
计算完毕后,code变量保存的就是8方向边界链码。注意,链码的起点可以是任意一个边界点,但通常选择最左上角的点作为起点。
相关问题
边界链码 python
边界链码(Boundary Tracing Algorithm)是一种用于提取图像边界的算法。在 Python 中,可以使用 OpenCV 库来实现边界链码的计算。
以下是一个使用 OpenCV 的示例代码,用于获取图像中的边界链码:
```python
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 二值化图像
ret, binary_image = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
# 获取第一个轮廓
contour = contours[0]
# 计算边界链码
chain_code = []
previous_point = contour[0][0]
for point in contour[1:]:
x_diff = point[0][0] - previous_point[0][0]
y_diff = point[0][1] - previous_point[0][1]
chain_code.append((x_diff, y_diff))
previous_point = point
# 输出边界链码
print(chain_code)
```
请注意,以上代码假设输入的图像已经是二值化的。如果需要将彩色图像转换为二值化图像,可以使用 `cv2.cvtColor` 函数将其转换为灰度图像,然后再使用阈值处理函数 `cv2.threshold` 进行二值化。
希望这个示例代码能够帮助你理解如何在 Python 中计算边界链码。如有更多问题,请随时提问!
边界链码python
边界链码(Boundary encoding)是图像处理中一种常用的轮廓提取算法。以下是一个用 Python 实现边界链码的简单示例:
```python
import cv2
def boundary_encoding(image):
# 将图像转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 进行边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
# 寻找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 提取第一个轮廓的边界链码
contour = contours[0]
chain_code = []
prev_point = contour[0][0]
for point in contour[1:]:
dx = point[0][0] - prev_point[0][0]
dy = point[0][1] - prev_point[0][1]
chain_code.append(get_chain_code(dx, dy))
prev_point = point
return chain_code
def get_chain_code(dx, dy):
# 定义链码映射表
chain_codes = [7, 0, 1, 6, -1, 2, 5, 4, 3]
# 计算链码
if dx == 1 and dy == 0:
return 0
elif dx == 1 and dy == -1:
return 1
elif dx == 0 and dy == -1:
return 2
elif dx == -1 and dy == -1:
return 3
elif dx == -1 and dy == 0:
return 4
elif dx == -1 and dy == 1:
return 5
elif dx == 0 and dy == 1:
return 6
elif dx == 1 and dy == 1:
return 7
else:
return -1
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 获取边界链码
chain_code = boundary_encoding(image)
# 打印边界链码
print(chain_code)
```
在该示例中,我们使用了 OpenCV 库来进行图像处理操作。首先,我们将彩色图像转换为灰度图,然后进行边缘检测获取图像的轮廓。接下来,我们提取第一个轮廓的边界链码,并使用自定义的 `get_chain_code` 函数计算链码。最后,我们打印出边界链码的结果。
请注意,这只是一个简单的示例,实际应用中可能需要进行更多的处理和优化。