寻找路径边界算法

"该代码段是用于搜索图像边界的一种算法，常见于计算机视觉或自动驾驶等领域。这段代码可能是从飞思卡尔比赛（Freescale Cup）中的一个项目提取出来的，主要目的是在图像中找到路径的左右边界，以帮助机器人导航。" 在给定的代码中，我们可以看到以下几个关键知识点： 1. **边界检测**：此代码的核心任务是寻找图像中的路径边界。它通过遍历图像的行和列来检测黑色和白色像素的变化，从而确定路径的边缘。 2. **变量定义**：`col` 和 `row` 分别表示当前处理的列和行坐标，`col_init` 和 `col_end` 用来记录搜索范围的起始和结束列位置，`temp` 存储中间计算结果，`chazhi1` 和 `chazhi2` 用于计算和比较角度差。 3. **路径中心**：`pathC[row]` 用于存储每一行的路径中心位置，`pre_center` 保存前一行的路径中心，便于计算角度差。 4. **角度差计算**：`Abs()` 函数计算两个值之间的绝对差值，这里用来确定当前行的路径中心与前一行路径中心之间的差异，以判断是否是最小角度差。 5. **边界更新**：`left_bod` 和 `right_bod` 分别表示路径的左侧和右侧边界。通过遍历图像，找到第一个从黑到白或从白到黑的像素变化点，来确定边界位置。 6. **标志变量**：`Right_Flag[row]` 是一个布尔变量，当在图像的右侧找到边界时，设置其值为1，表示找到了右侧边界。 7. **循环遍历**：代码使用两个 `for` 循环遍历图像，第一个循环从左到右，第二个循环从右到左，确保找到图像的两侧边界。 8. **条件判断**：在遍历过程中，用 `if` 和 `elseif` 语句检查像素值，当找到边界特征（如黑色像素的开始或结束）时，跳出循环并更新边界位置。 9. **边界调整**：`left_bod` 和 `right_bod` 在找到边界后会进行一定范围的扩展，这有助于确保边界覆盖到实际路径的边缘。 10. **图像数组**：`tuxiang2[row][col]` 表示图像的二维数组，其中的值可能代表像素的灰度，0 表示白色，255 表示黑色。 这段代码对于理解图像处理中的边界检测以及机器人导航中的路径识别非常重要。通过优化和调整这些算法，可以应用于更复杂的场景，如避障、自主导航等。