我正在实现链码,我偶然发现了一个小问题。首先我做什么:
我从边界上的某个像素开始,然后根据此检查存在哪个相邻像素:
3 2 1
\ | /
4-- --0
/ | \
5 6 7
虽然在这里我有一个问题:
小红点是算法开始的地方。那么第一个方向是 2 然后 1 然后 0 然后 0 等等...
如果您跟随黄点,您会看到它以两个相邻的点结束。这就是算法在方向 4 中前进的地方(因为在方向 0、1、2 或 3 上没有值为 1 的像素)。虽然在下一步它会检查方向 0(它始终是第一个开始的方向)......当然它存在,因为它是前一个点并且会向右走。在这里,它陷入了无限循环(从左到右,从右到左)。
我现在的问题是,我该如何解决这个问题?
我使用的代码是:
% Implementation of tangent angle function (chain code)
clear
clc
directions = [ 1, 0
1,-1
0,-1
-1,-1
-1, 0
-1, 1
0, 1
1, 1]
I = imread('./IMAGES/1/M_201005_1_0001.pgm');
Ibw = im2bw(I,0.15); % This is also by setting all the pixels with intesity lower than 17 to 0;
tanAngFunc ={};
[row,col] = find(Ibw);
y = col(find(max(row)==row))
x = max(row)
imshow(I)
hold on;
plot(y,x,'r.','MarkerSize',1)
hold on
l=1;
not_done = true;
while not_done
if l== 36
'test'
end
% Right (0)
if Ibw(x+directions(1,2),y+directions(1,1)) ~=0
tanAngFunc{l} = 0;
x= x+directions(1,2);
y= y+directions(1,1);
% Above right(1)
elseif Ibw(x+directions(2,2),y+directions(2,1)) ~=0
tanAngFunc{l} = 2;
x= x+directions(2,2);
y= y+directions(2,1);
% Above (2)
elseif Ibw(x+directions(3,2),y+directions(3,1)) ~=0
tanAngFunc{l} = 2;
x= x+directions(3,2);
y= y+directions(3,1);
% Above left (3)
elseif Ibw(x+directions(4,2),y+directions(4,1)) ~=0
tanAngFunc{l} = 2;
x= x+directions(4,2);
y= y+directions(4,1);
% Left (4)
elseif Ibw(x+directions(5,2),y+directions(5,1)) ~=0
tanAngFunc{l} = 2;
x= x+directions(5,2);
y= y+directions(5,1);
% Bottom left (5)
elseif Ibw(x+directions(6,2),y+directions(6,1)) ~=0
tanAngFunc{l} = 2;
x= x+directions(6,2);
y= y+directions(6,1);
% Bottom (6)
elseif Ibw(x+directions(7,2),y+directions(7,1)) ~=0
tanAngFunc{l} = 2;
x= x+directions(7,2);
y= y+directions(7,1);
% Bottom right (7)
elseif Ibw(x+directions(8,2),y+directions(8,1)) ~=0
tanAngFunc{l} = 3;
x= x+directions(8,2);
y= y+directions(8,1);
end
plot(y,x,'y.','MarkerSize',3)
hold on
pause(1)
l = l + 1;
not_done = (x ~= col(find(max(row)==row)) && y ~= max(row));
end
在这张图片上:
如果您想自己尝试一下
编辑:
正如评论中所建议的,在我的第二个版本中,我确保算法没有使用以前访问过的像素。结果:
如您所见,这不是一个有效的答案。
编辑 2
关于@jonas 的更新解决方案。我很快把它放在excel中,这样更容易理解。(尚未找到带 1 的像素,已找到像素 x)。
所以这不是 100% 有效的,当使用一个巨大的数据集时,确保每张图片的边缘都是 2 像素宽是相当不可能的。