边缘检测、Hough变换、轮廓提取、种子填充、轮廓跟踪
转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6c083cdd0100nm4s.html
7.1 边沿检测
我们给出一个模板 和一幅图象 。不难发现原图中左边暗，右边亮，中间存在着一条明显的边界。进行模板操作后的结果如下： 。
可以看出，第3、4列比其他列的灰度值高很多，人眼观察时，就能发现一条很明显的亮边，其它区域都很暗，这样就起到了边沿检测的作用。
为什么会这样呢？仔细看看那个模板就明白了，它的意思是将右邻点的灰度值减左邻点的灰度值作为该点的灰度值。在灰度相近的区域内，这么做的结果使得该点的灰度值接近于0；而在边界附近，灰度值有明显的跳变，这么做的结果使得该点的灰度值很大，这样就出现了上面的结果。
这种模板就是一种边沿检测器，它在数学上的涵义是一种基于梯度的滤波器，又称边沿算子，你没有必要知道梯度的确切涵义，只要有这个概念就可以了。梯度是有方向的，和边沿的方向总是正交(垂直)的，例如，对于上面那幅图象的转置图象，边是水平方向的，我们可以用梯度是垂直方向的模板 检测它的边沿。
例如，一个梯度为45度方向模板 ，可以检测出135度方向的边沿。
1. Sobel算子
在边沿检测中，常用的一种模板是Sobel 算子。Sobel 算子有两个，一个是检测水平边沿的 ；另一个是检测垂直平边沿的 。与 和 相比，Sobel算子对于象素的位置的影响做了加权，因此效果更好。
Sobel算子另一种形式是各向同性Sobel(Isotropic Sobel)算子，也有两个，一个是检测水平边沿的 ，另一个是检测垂直平边沿的 。各向同性Sobel算子和普通Sobel算子相比，它的位置加权系数更为准确，在检测不同方向的边沿时梯度的幅度一致。
下面的几幅图中，图7.1为原图；图7.2为普通Sobel算子处理后的结果图；图7.3为各向同性Sobel算子处理后的结果图。可以看出Sobel算子确实把图象中的边沿提取了出来。
图7.1 原图
图7.2 普通Sobel算子处理后的结果图
图7.3 各向同性Sobel算子处理后的结果图
在程序中仍然要用到第3章介绍的通用3×3模板操作函数TemplateOperation，所做的操作只是增加几个常量标识及其对应的模板数组，这里就不再给出了。
2. 高斯拉普拉斯算子
由于噪声点(灰度与周围点相差很大的点)对边沿检测有一定的影响，所以效果更好的边沿检测器是高斯拉普拉斯(LOG)算子。它把我们在第3章中介绍的高斯平滑滤波器和拉普拉斯锐化滤波器结合了起来，先平滑掉噪声，再进行边沿检测，所以效果会更好。
常用的LOG算子是5×5的模板，如下所示 。到中心点的距离与位置加权系数的关系用曲线表示为图7.4。是不是很象一顶墨西哥草帽？所以，LOG又叫墨西哥草帽滤波器。
图7.4 LOG到中心点的距离与位置加权系数的关系曲线
图7.5为图7.1用LOG滤波器处理后的结果。
图7.5 图7.1用LOG滤波器处理后的结果图
LOG的算法和普通模板操作的算法没什么不同，只不过把3×3改成了5×5，这里就不再给出了。读者可以参照第3章的源程序自己来完成。
7.2 Hough变换
Hough变化的原理是利用点和线的对偶性，将原始空间的给定的曲线通过曲线表达式变为参数空间的一个点。在原始图像坐标系下的一个点对应参数坐标系中的一条直线，同样参数坐标系的一条直线对应原始坐标中的一个点。原始坐标中呈现直线的所有点，它们的斜率和截距是相同的，所以他们在参数坐标下对应于同一个点。
首先，初始化一块缓冲徐，对应于参数平面，将所有的数据置0，对于图像的每一个前景点，求出参数平面对应的直线，把直线上所有的点都加1，最后找到参数平面最大的点的位置，这个位置就是原图像直线上的参数。
Hough变换用来在图象中查找直线。它的原理很简单：假设有一条与原点距离为s，方向角为θ的一条直线，如图7.6所示。
图7.6 一条与原点距离为s，方向角为θ的一条直线
直线上的每一点都满足方程
(7.1)
利用这个事实，我们可以找出某条直线来。下面将给出一段程序，用来找出图象中最长的直线(见图7.7)。找到直线的两个端点，在它们之间连一条红色的直线。为了看清效果，将结果描成粗线，如图7.8所示。
| 图7.7 原图 |
图7.8 Hough变换的结果 |
可以看出，找到的确实是最长的直线。方法是，开一个二维数组做为计数器，第一维是角度，第二维是距离。先计算可能出现的最大距离为 ，用来确定数组第二维的大小。对于每一个黑色点，角度的变化范围从00到1780(为了减少存储空间和计算时间，角度每次增加20而不是10)，按方程(7.1)求出对应的距离s来，相应的数组元素[s][ ]加1。同时开一个数组Line，计算每条直线的上下两个端点。所有的象素都算完后，找到数组元素中最大的，就是最长的那条直线。直线的端点可以在Line中找到。要注意的是，我们处理的虽然是二值图，但实际上是256级灰度图，不过只用到了0和255两种颜色。
BOOL Hough(HWND hWnd)
{
//定义一个自己的直线结构
typedef struct{
int topx; //最高点的x坐标
int topy; //最高点的y坐标
int botx; //最低点的x坐标
int boty; //最低点的y坐标
}MYLINE;
DWORD OffBits,BufSize;
LPBITMAPINFOHEADER lpImgData;
LPSTR lpPtr;
HDC hDc;
LONG x,y;
long i,maxd;
int k;
int Dist,Alpha;
HGLOBAL hDistAlpha,hMyLine;
Int *lpDistAlpha;
MYLINE *lpMyLine,*TempLine,MaxdLine;
static LOGPEN rlp={PS_SOLID,1,1,RGB(255,0,0)};
HPEN rhp;
//我们处理的实际上是256级灰度图，不过只用到了0和255两种颜色。
if( NumColors!=256){
MessageBox(hWnd,"Must be a mono bitmap with grayscale palette!",
"Error Message",MB_OK|MB_ICONEXCLAMATION);
return FALSE;
}
//计算最大距离
Dist=(int)(sqrt((double)bi.biWidth*bi.biWidth+
(double)bi.biHeight*bi.biHeight)+0.5);
Alpha=180 /2 ; //0 到 to 178 度，步长为2度
//为距离角度数组分配内存
if((hDistAlpha=GlobalAlloc(GHND,(DWORD)Dist*Alpha*
sizeof(int)))==NULL){
MessageBox(hWnd,"Error alloc memory!","Error Message",
MB_OK|MB_ICONEXCLAMATION);
return FALSE;
}
//为记录直线端点的数组分配内存
if((hMyLine=GlobalAlloc(GHND,(DWORD)Dist*Alpha*
sizeof(MYLINE)))==NULL){
GlobalFree(hDistAlpha);
return FALSE;
}
OffBits=bf.bfOffBits-sizeof(BITMAPFILEHEADER);
//BufSize为缓冲区大小
BufSize=OffBits+bi.biHeight*LineBytes;
lpImgData=(LPBITMAPINFOHEADER)GlobalLock(hImgData);
lpDistAlpha=(int *)GlobalLock(hDistAlpha);
lpMyLine=(MYLINE *)GlobalLock(hMyLine);
for (i=0;i<(long)Dist*Alpha;i++){
TempLine=(MYLINE*)(lpMyLine+i);
(*TempLine).boty=32767; //初始化最低点的y坐标为一个很大的值
}
for (y=0;y //lpPtr指向位图数据 lpPtr=(char *)lpImgData+(BufSize-LineBytes-y*LineBytes); for (x=0;x if(*(lpPtr++)==0) //是个黑点 for (k=0;k<180;k+=2){ //计算距离i i=(long)fabs((x*cos(k*PI/180.0)+y*sin(k*PI/180.0))); //相应的数组元素加1 *(lpDistAlpha+i*Alpha+k/2)=*(lpDistAlpha+i*Alpha+k/2)+1; TempLine=(MYLINE*)(lpMyLine+i*Alpha+k/2); if(y> (*TempLine).topy){ //记录该直线最高点的x,y坐标 (*TempLine).topx=x; (*TempLine).topy=y; } if(y< (*TempLine).boty){ //记录该直线最低点的x,y坐标 (*TempLine).botx=x; (*TempLine).boty=y; } } } maxd=0; for (i=0;i<(long)Dist*Alpha;i++){ TempLine=(MYLINE*)(lpMyLine+i); k=*(lpDistAlpha+i); if(k > maxd){ //找到数组元素中最大的，及相应的直线端点 maxd=k; MaxdLine.topx=(*TempLine).topx; MaxdLine.topy=(*TempLine).topy; MaxdLine.botx=(*TempLine).botx; MaxdLine.boty=(*TempLine).boty; } } hDc = GetDC(hWnd); rhp = CreatePenIndirect(&rlp); SelectObject(hDc,rhp); MoveToEx(hDc,MaxdLine.botx,MaxdLine.boty,NULL); //在两端点之间画一条红线用来标识 LineTo(hDc,MaxdLine.topx,MaxdLine.topy); DeleteObject(rhp); ReleaseDC(hWnd,hDc); //释放内存及资源 GlobalUnlock(hImgData); GlobalUnlock(hDistAlpha); GlobalFree(hDistAlpha); GlobalUnlock(hMyLine); GlobalFree(hMyLine); return TRUE; } 如果 是给定的，用上述方法，我们可以找到该方向上最长的直线。 其实Hough变换能够查找任意的曲线，只要你给定它的方程。这里，我们就不详述了。 轮廓提取的实例如图7.9、图7.10所示。 图7.9 原图 图7.10 轮廓提取 轮廓提取的算法非常简单，就是掏空内部点：如果原图中有一点为黑，且它的8个相邻点都是黑色时(此时该点是内部点)，则将该点删除。要注意的是，我们处理的虽然是二值图，但实际上是256级灰度图，不过只用到了0和255两种颜色。源程序如下： BOOL Outline(HWND hWnd) { DWORD OffBits,BufSize; LPBITMAPINFOHEADER lpImgData; LPSTR lpPtr; HLOCAL hTempImgData; LPBITMAPINFOHEADER lpTempImgData; LPSTR lpTempPtr; HDC hDc; HFILE hf; LONG x,y; int num; int nw,n,ne,w,e,sw,s,se; //我们处理的实际上是256级灰度图，不过只用到了0和255两种颜色。 if( NumColors!=256){ MessageBox(hWnd,"Must be a mono bitmap with grayscale palette!", "Error Message",MB_OK|MB_ICONEXCLAMATION); return FALSE; } OffBits=bf.bfOffBits-sizeof(BITMAPFILEHEADER); //BufSize为缓冲区大小 BufSize=OffBits+bi.biHeight*LineBytes; //为新图缓冲区分配内存 if((hTempImgData=LocalAlloc(LHND,BufSize))==NULL) { MessageBox(hWnd,"Error alloc memory!","Error Message",MB_OK| MB_ICONEXCLAMATION); return FALSE; } lpImgData=(LPBITMAPINFOHEADER)GlobalLock(hImgData); lpTempImgData=(LPBITMAPINFOHEADER)LocalLock(hTempImgData); //拷贝头信息和位图数据 memcpy(lpTempImgData,lpImgData,BufSize); for (y=1;y //lpPtr指向原图数据，lpTempPtr指向新图数据 lpPtr=(char *)lpImgData+(BufSize-LineBytes-y*LineBytes); lpTempPtr=(char *)lpTempImgData+(BufSize-LineBytes-y*LineBytes); for (x=1;x if(*(lpPtr+x)==0){ //是个黑点 //查找八个相邻点 nw=(unsigned char)*(lpPtr+x+LineBytes-1); n=(unsigned char)*(lpPtr+x+LineBytes); ne=(unsigned char)*(lpPtr+x+LineBytes+1); w=(unsigned char)*(lpPtr+x-1); e=(unsigned char)*(lpPtr+x+1); sw=(unsigned char)*(lpPtr+x-LineBytes-1); s=(unsigned char)*(lpPtr+x-LineBytes); se=(unsigned char)*(lpPtr+x-LineBytes+1); num=nw+n+ne+w+e+sw+s+se; if(num==0) //说明都是黑点 *(lpTempPtr+x)=(unsigned char)255; //删除该黑点 } } } if(hBitmap!=NULL) DeleteObject(hBitmap); hDc=GetDC(hWnd); //创立一个新的位图 hBitmap=CreateDIBitmap(hDc,(LPBITMAPINFOHEADER)lpTempImgData, (LONG)CBM_INIT, (LPSTR)lpTempImgData+ sizeof(BITMAPINFOHEADER)+ NumColors*sizeof(RGBQUAD), (LPBITMAPINFO)lpTempImgData, DIB_RGB_COLORS); hf=_lcreat("c://outline.bmp",0); _lwrite(hf,(LPSTR)&bf,sizeof(BITMAPFILEHEADER)); _lwrite(hf,(LPSTR)lpTempImgData,BufSize); _lclose(hf); //释放内存和资源 ReleaseDC(hWnd,hDc); LocalUnlock(hTempImgData); LocalFree(hTempImgData); GlobalUnlock(hImgData); return TRUE; } 种子填充算法用来在封闭曲线形成的环中填充某中颜色，在这里我们只填充黑色。 种子填充其实上是图形学中的算法，其原理是：准备一个堆栈，先将要填充的点push进堆栈中；以后，每pop出一个点，将该点涂成黑色，然后按左上右下的顺序查看它的四个相邻点，若为白(表示还没有填充)，则将该邻点push进栈。一直循环，直到堆栈为空。此时，区域内所有的点都被涂成了黑色。 这里，我们自己定义了一些堆栈的数据结构和操作，实现了堆栈的初始化、push、pop、判断是否为空、及析构。 //堆栈结构 typedef struct{ HGLOBAL hMem; //堆栈全局内存句柄 POINT *lpMyStack; //指向该句柄的指针 LONG ElementsNum; //堆栈的大小 LONG ptr; //指向栈顶的指针 }MYSTACK; //初始化堆栈的操作，第二个参数指定堆栈的大小 BOOL InitStack(HWND hWnd,LONG StackLen) { SeedFillStack.ElementsNum=StackLen; //将堆栈的大小赋值 if((SeedFillStack.hMem=GlobalAlloc(GHND,SeedFillStack.ElementsNum* sizeof(POINT)))==NULL) { //内存分配错误，返回FALSE; MessageBox(hWnd,"Error alloc memory!","ErrorMessage",MB_OK| MB_ICONEXCLAMATION); return FALSE; } SeedFillStack.lpMyStack=(POINT *)GlobalLock(SeedFillStack.hMem); //缓冲区全部清零 memset(SeedFillStack.lpMyStack,0,SeedFillStack.ElementsNum* sizeof(POINT)); //堆顶指针为零 SeedFillStack.ptr=0; //成功，返回TRUE return TRUE; } //析构函数 void DeInitStack() { //释放内存，重置堆栈大小及栈顶指针。 GlobalUnlock(SeedFillStack.hMem); GlobalFree(SeedFillStack.hMem); SeedFillStack.ElementsNum=0; SeedFillStack.ptr=0; } //push操作 BOOL MyPush(POINT p) { POINT *TempPtr; if(SeedFillStack.ptr>=SeedFillStack.ElementsNum) return FALSE; //栈已满，返回FALSE //进栈，栈顶指针加1 TempPtr=(POINT *)(SeedFillStack.lpMyStack+SeedFillStack.ptr++); (*TempPtr).x=p.x; (*TempPtr).y=p.y; return TRUE; } //pop操作 POINT MyPop() { POINT InvalidP; InvalidP.x=-1; InvalidP.y=-1; if(SeedFillStack.ptr<=0) return InvalidP; //栈为空，返回无效点 SeedFillStack.ptr--; //栈顶指针减1 //返回栈顶点 return *(SeedFillStack.lpMyStack+SeedFillStack.ptr); } //判断堆栈是否为空 BOOL IsStackEmpty() { return (SeedFillStack.ptr==0)?TRUE:FALSE; } 如果读者对堆栈的概念还不清楚，请参阅有关数据结构方面的书籍，这里就不详述了。 要注意的是：(1)要填充的区域是封闭的；(2)我们处理的虽然是二值图，但实际上是256级灰度图，不过只用到了0和255两种颜色；(3)在菜单中选择种子填充命令时，提示用户用鼠标点取一个要填充区域中的点，处理是在WM_LBUTTONDOWN中。 MYSTACK SeedFillStack; BOOL SeedFill(HWND hWnd) { DWORD OffBits,BufSize; LPBITMAPINFOHEADER lpImgData; HLOCAL hTempImgData; LPBITMAPINFOHEADER lpTempImgData; LPSTR lpTempPtr,lpTempPtr1; HDC hDc; HFILE hf; POINT CurP,NeighborP; //我们处理的实际上是256级灰度图，不过只用到了0和255两种颜色。 if( NumColors!=256){ MessageBox(hWnd,"Must be a mono bitmap with grayscale palette!", "Error Message",MB_OK|MB_ICONEXCLAMATION); return FALSE; } OffBits=bf.bfOffBits-sizeof(BITMAPFILEHEADER); //BufSize为缓冲区大小 BufSize=OffBits+bi.biHeight*LineBytes; //为新图缓冲区分配内存 if((hTempImgData=LocalAlloc(LHND,BufSize))==NULL) { MessageBox(hWnd,"Error alloc memory!","Error Message",MB_OK| MB_ICONEXCLAMATION); return FALSE; } lpImgData=(LPBITMAPINFOHEADER)GlobalLock(hImgData); lpTempImgData=(LPBITMAPINFOHEADER)LocalLock(hTempImgData); //拷贝头信息和位图数据 memcpy(lpTempImgData,lpImgData,BufSize); if(!InitStack(hWnd,(LONG)bi.biHeight*bi.biWidth)){ //初始化堆栈 //若失败，释放内存，返回 LocalUnlock(hTempImgData); LocalFree(hTempImgData); GlobalUnlock(hImgData); return FALSE; } lpTempPtr=(char*)lpTempImgData+ (BufSize-LineBytes-SeedPoint.y*LineBytes)+SeedPoint.x; if(*lpTempPtr==0){ //鼠标点到了黑点上，提示用户不能选择边界上的点，返回FALSE MessageBox(hWnd,"The point you select is a contour point!", "Error Message",MB_OK|MB_ICONEXCLAMATION); LocalUnlock(hTempImgData); LocalFree(hTempImgData); GlobalUnlock(hImgData); DeInitStack(); return FALSE; } //push该点(用户用鼠标选择的，处理是在WM_LBUTTONDOWN中 MyPush(SeedPoint); while(!IsStackEmpty()) //堆栈不空则一直处理 { CurP=MyPop(); //pop栈顶的点 lpTempPtr=(char*)lpTempImgData+ (BufSize-LineBytes-CurP.y*LineBytes)+CurP.x; //将该点涂黑 *lpTempPtr=(unsigned char)0; //左邻点 if(CurP.x>0) //注意判断边界 { NeighborP.x=CurP.x-1; NeighborP.y=CurP.y; lpTempPtr1=lpTempPtr-1; if(*lpTempPtr1!=0) //如果为白，表示还没有填，进栈 MyPush(NeighborP); } //上邻点 if(CurP.y>0) //注意判断边界 { NeighborP.x=CurP.x; NeighborP.y=CurP.y-1; lpTempPtr1=lpTempPtr+LineBytes; if(*lpTempPtr1!=0) //如果为白，表示还没有填，进栈 MyPush(NeighborP); } //右邻点 if(CurP.x { NeighborP.x=CurP.x+1; NeighborP.y=CurP.y; lpTempPtr1=lpTempPtr+1; if(*lpTempPtr1!=0) //如果为白，表示还没有填，进栈 MyPush(NeighborP); } //下邻点 if(CurP.y { NeighborP.x=CurP.x; NeighborP.y=CurP.y+1; lpTempPtr1=lpTempPtr-LineBytes; if(*lpTempPtr1!=0) //如果为白，表示还没有填，进栈 MyPush(NeighborP); } } //析构堆栈，释放内存 DeInitStack(); if(hBitmap!=NULL) DeleteObject(hBitmap); hDc=GetDC(hWnd); //创建新的位图 hBitmap=CreateDIBitmap(hDc,(LPBITMAPINFOHEADER)lpTempImgData, (LONG)CBM_INIT, (LPSTR)lpTempImgData+ sizeof(BITMAPINFOHEADER)+ NumColors*sizeof(RGBQUAD), (LPBITMAPINFO)lpTempImgData, DIB_RGB_COLORS); hf=_lcreat("c://seed.bmp",0); _lwrite(hf,(LPSTR)&bf,sizeof(BITMAPFILEHEADER)); _lwrite(hf,(LPSTR)lpTempImgData,BufSize); _lclose(hf); //释放内存和资源 ReleaseDC(hWnd,hDc); LocalUnlock(hTempImgData); LocalFree(hTempImgData); GlobalUnlock(hImgData); return TRUE; } 轮廓跟踪，顾名思义就是通过顺序找出边缘点来跟踪出边界。图7.9经轮廓跟踪后得到的结果如图7.11所示。 图7.11 图7.9轮廓跟踪后的结果 一个简单二值图象闭合边界的轮廓跟踪算法很简单：首先按从上到下，从左到右的顺序搜索，找到的第一个黑点一定是最左上方的边界点，记为A。它的右，右下，下，左下四个邻点中至少有一个是边界点，记为B。从开始B找起，按右，右下，下，左下，左，左上，上，右上的顺序找相邻点中的边界点C。如果C就是A点，则表明已经转了一圈，程序结束；否则从C点继续找，直到找到A为止。判断是不是边界点很容易：如果它的上下左右四个邻居都是黑点则不是边界点，否则是边界点。源程序如下，其中函数IsContourP用来判断某点是不是边界点。 BOOL Contour(HWND hWnd) { DWORD OffBits，BufSize; LPBITMAPINFOHEADER lpImgData; LPSTR lpPtr; HLOCAL hTempImgData; LPBITMAPINFOHEADER lpTempImgData; LPSTR lpTempPtr; HDC hDc; HFILE hf; LONG x,y; POINT StartP,CurP; BOOL found; int i; int direct[8][2]={{1,0},{1,1},{0,1},{-1,1},{-1,0},{-1,-1},{0,-1},{1,-1}}; //我们处理的实际上是256级灰度图，不过只用到了0和255两种颜色。 if( NumColors!=256){ MessageBox(hWnd,"Must be a mono bitmap with grayscale palette!", "Error Message",MB_OK|MB_ICONEXCLAMATION); return FALSE; } //到位图数据的偏移值 OffBits=bf.bfOffBits-sizeof(BITMAPFILEHEADER); //缓冲区大小 BufSize=OffBits+bi.biHeight*LineBytes; //为新图缓冲区分配内存 if((hTempImgData=LocalAlloc(LHND,BufSize))==NULL) { MessageBox(hWnd,"Error alloc memory!","Error Message", MB_OK|MB_ICONEXCLAMATION); return FALSE; } lpImgData=(LPBITMAPINFOHEADER)GlobalLock(hImgData); lpTempImgData=(LPBITMAPINFOHEADER)LocalLock(hTempImgData); //新图缓冲区初始化为255 memset(lpTempImgData,(BYTE)255,BufSize); //拷贝头信息 memcpy(lpTempImgData,lpImgData,OffBits); //找到标志置为假 found=FALSE; for (y=0;y lpPtr=(char *)lpImgData+(BufSize-LineBytes-y*LineBytes); for (x=0;x if (*(lpPtr++) ==0) found=TRUE; //找到了最左上的黑点，一定是个边界点 } if(found){ //如果找到了，才做处理 //从循环退出时，x，y坐标都做了加1的操作。在这里把它们减1，得到 //起始点坐标StartP StartP.x=x-1; StartP.y=y-1; lpTempPtr=(char*)lpTempImgData+ (BufSize-LineBytes-StartP.y*LineBytes)+StartP.x; *lpTempPtr=(unsigned char)0; //起始点涂黑 //右邻点 CurP.x=StartP.x+1; CurP.y=StartP.y; lpPtr=(char *)lpImgData+(BufSize-LineBytes-CurP.y*LineBytes)+CurP.x; if(*lpPtr!=0){ //若右邻点为白，则找右下邻点 CurP.x=StartP.x+1; CurP.y=StartP.y+1; lpPtr=(char*)lpImgData+ (BufSize-LineBytes-CurP.y*LineBytes)+CurP.x; if(*lpPtr!=0){ //若仍为白，则找下邻点 CurP.x=StartP.x; CurP.y=StartP.y+1; } else{ //若仍为白，则找左下邻点 CurP.x=StartP.x-1; CurP.y=StartP.y+1; } } while (! ( (CurP.x==StartP.x) &&(CurP.y==StartP.y))){ //知道找到起始点， //循环才结束 lpTempPtr=(char*)lpTempImgData+ (BufSize-LineBytes-CurP.y*LineBytes)+CurP.x; *lpTempPtr=(unsigned char)0; for(i=0;i<8;i++){ //按右，右上，上，左上，左，左下，下，右下的顺序找相邻点 //direct[i]中存放的是该方向x,y的偏移值 x=CurP.x+direct[i][0]; y=CurP.y+direct[i][1]; //lpPtr指向原图数据，lpTempPtr指向新图数据 lpTempPtr=(char*)lpTempImgData+ (BufSize-LineBytes-y*LineBytes)+x; lpPtr=(char *)lpImgData+(BufSize-LineBytes-y*LineBytes)+x; if(((*lpPtr==0)&&(*lpTempPtr!=0))|| ((x==StartP.x)&&(y==StartP.y))) //原图中为黑点，且新图中为白点(表示还没搜索过)时才处理 //另一种可能是找到了起始点 if(IsContourP(x,y,lpPtr)){ //若是个边界点 //记住当前点的位置 CurP.x=x; CurP.y=y; break; } } } } if(hBitmap!=NULL) DeleteObject(hBitmap); hDc=GetDC(hWnd); //创立一个新的位图 hBitmap=CreateDIBitmap(hDc,(LPBITMAPINFOHEADER)lpTempImgData, (LONG)CBM_INIT, (LPSTR)lpTempImgData+ sizeof(BITMAPINFOHEADER)+ NumColors*sizeof(RGBQUAD), (LPBITMAPINFO)lpTempImgData, DIB_RGB_COLORS); hf=_lcreat("c://contour.bmp",0); _lwrite(hf,(LPSTR)&bf,sizeof(BITMAPFILEHEADER)); _lwrite(hf,(LPSTR)lpTempImgData,BufSize); _lclose(hf); //释放内存和资源 ReleaseDC(hWnd,hDc); LocalUnlock(hTempImgData); LocalFree(hTempImgData); GlobalUnlock(hImgData); return TRUE; } //判断某点是不是边界点，参数x,y 为该点坐标，lpPtr为指向原数据的指针 BOOL IsContourP(LONG x,LONG y, char *lpPtr) { int num,n,w,e,s; n=(unsigned char)*(lpPtr+LineBytes); //上邻点 w=(unsigned char)*(lpPtr-1); //左邻点 e=(unsigned char)*(lpPtr+1); //右邻点 s=(unsigned char)*(lpPtr-LineBytes); //下邻点 num=n+w+e+s; if(num==0) //全是黑点，说明是个内部点而不是边界点 return FALSE; return TRUE; }7.3 轮廓提取
7.4 种子填充
7.5 轮廓跟踪