matlab8方向边界链码

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。

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。

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

matlab 链码历史

MATLAB链码历史是指MATLAB编程语言中用于描述和分析连续曲线的一种技术。链码历史最早由Freeman于1961年提出，用于描述二维图像中的边界。它将边界上的像素点按照一定的顺序连接起来，形成一个闭合的轮廓。

在MATLAB中，链码历史可以通过以下步骤实现：
1. 读取图像：使用MATLAB的imread函数读取图像文件。
2. 边缘检测：使用MATLAB的边缘检测函数（如edge）对图像进行边缘检测，得到二值化的边缘图像。
3. 轮廓提取：使用MATLAB的轮廓提取函数（如bwboundaries）从二值化的边缘图像中提取轮廓。
4. 链码计算：对于每个轮廓，使用MATLAB的链码计算函数（如bwtraceboundary）计算其链码历史。
5. 分析和应用：根据具体需求，可以对链码历史进行分析和应用，如形状匹配、形状识别等。

MATLAB链码历史在图像处理、模式识别、计算机视觉等领域有广泛的应用。它可以用于描述和分析各种形状的轮廓，如物体的边界、手写字的笔画等。