针对给定的二值图像，采用8链码对图像轮廓进行描述，给出链码描述结果，并计算循环首差链码。（采用C或C++语言实现）

好的，以下是使用C++语言实现二值图像8链码描述和循环首差链码计算的示例代码：

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

// 定义8个方向的偏移量
const int dx[] = {0, 1, 1, 1, 0, -1, -1, -1};
const int dy[] = {-1, -1, 0, 1, 1, 1, 0, -1};

// 获取给定像素点的8链码
int getChainCode(const vector<vector<int>>& img, int x, int y) {
    // 判断像素点是否为边界点
    if (img[y][x] == 0) {
        return -1;
    }

    // 搜索8个方向的像素点
    int cur_dir = 7;
    int next_x = x + dx[cur_dir];
    int next_y = y + dy[cur_dir];
    while (next_x != x || next_y != y) {
        if (img[next_y][next_x] == 1) {
            // 找到了下一个边界点
            return cur_dir;
        }

        cur_dir = (cur_dir + 1) % 8;
        next_x = x + dx[cur_dir];
        next_y = y + dy[cur_dir];
    }

    // 如果没有找到下一个边界点，则返回-1
    return -1;
}

// 计算给定8链码的循环首差链码
int getCircuFirstDiff(const vector<int>& chain_code) {
    int n = chain_code.size();
    int sum = 0;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        int diff = (chain_code[(i+1)%n] - chain_code[i] + 8) % 8;
        sum += diff;
    }
    return sum % 8;
}

// 主函数
int main() {
    // 定义二值图像
    vector<vector<int>> img = {
        {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0},
        {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0},
        {0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0},
        {0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0},
        {0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0},
        {0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0},
        {0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0},
        {0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0},
        {0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0},
        {0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0},
    };

    // 定义链码和循环首差链码
    vector<int> chain_code;
    int circu_first_diff = 0;

    // 搜索起点
    int start_x = -1;
    int start_y = -1;
    for (int y = 0; y < img.size(); y++) {
        for (int x = 0; x < img[y].size(); x++) {
            if (img[y][x] == 1) {
                start_x = x;
                start_y = y;
                break;
            }
        }
        if (start_x != -1) {
            break;
        }
    }

    // 如果找到了起点，开始搜索8链码
    if (start_x != -1) {
        chain_code.push_back(getChainCode(img, start_x, start_y));
        int cur_dir = chain_code[0];

        int next_x = start_x + dx[cur_dir];
        int next_y = start_y + dy[cur_dir];
        while (next_x != start_x || next_y != start_y) {
            chain_code.push_back(getChainCode(img, next_x, next_y));

            cur_dir = (chain_code.back() + 4) % 8;
            next_x += dx[cur_dir];
            next_y += dy[cur_dir];
        }

        // 计算循环首差链码
        circu_first_diff = getCircuFirstDiff(chain_code);
    }

    // 输出结果
    cout << "链码描述结果：";
    for (int i = 0; i < chain_code.size(); i++) {
        cout << chain_code[i];
    }
    cout << endl;

    cout << "循环首差链码：" << circu_first_diff << endl;

    return 0;
}

以上代码将搜索二值图像中的起点，然后使用8链码描述图像轮廓，并计算循环首差链码。您可以根据需要调整代码以适应您的输入图像。