
数字图像处理求解答四方向边界链码和八方向边界链码,能有过程,然后两个方向的区别
上午好☀️☀️☀️️
本答案参考通义千问
数字图像处理中,边界链码(Boundary Chain Code) 是一种用于表示图像中对象边界的一种编码方式。它通过记录边界上相邻像素点之间的移动方向来描述边界形状,从而实现对边界轮廓的压缩和表示。
边界链码是将图像中的边界点用一系列方向代码表示出来。每个方向代码表示从一个像素点到下一个像素点的移动方向。
四方向链码使用 4 个方向 来表示像素的移动:
| 方向 | 代码 | 坐标变化 | |------|------|----------| | 上 | 0 | (x, y-1) | | 右 | 1 | (x+1, y) | | 下 | 2 | (x, y+1) | | 左 | 3 | (x-1, y) |
以一个简单图像为例,假设有一个对象的边界如下(白色为对象,黑色为背景):
0 0 0 0 0
0 1 1 1 0
0 1 0 1 0
0 1 1 1 0
0 0 0 0 0
我们沿着边界按顺时针或逆时针方向遍历,记录每一步的方向。
假设起始点为 (1,1),边界点序列如下(坐标格式:(x,y)):
那么对应的四方向链码为:
| 移动方向 | 代码 | |----------|------| | 右 | 1 | | 下 | 2 | | 右 | 1 | | 左 | 3 | | 上 | 0 |
所以四方向链码为:1 2 1 3 0
八方向链码使用 8 个方向 来表示像素的移动:
| 方向 | 代码 | 坐标变化 | |------|------|----------| | 北 | 0 | (x, y-1) | | 东北 | 1 | (x+1, y-1) | | 东 | 2 | (x+1, y) | | 东南 | 3 | (x+1, y+1) | | 南 | 4 | (x, y+1) | | 西南 | 5 | (x-1, y+1) | | 西 | 6 | (x-1, y) | | 西北 | 7 | (x-1, y-1) |
同样以之前的边界点为例,若按照八方向进行移动,可能得到更精细的链码。
边界点序列同上:
对应的八方向链码为:
| 移动方向 | 代码 | |----------|------| | 右 | 2 | | 东南 | 3 | | 右 | 2 | | 左 | 6 | | 上 | 0 |
所以八方向链码为:2 3 2 6 0
| 特性 | 四方向链码 | 八方向链码 | |------------------|------------------------------|------------------------------| | 方向数 | 4 个 | 8 个 | | 精度 | 较低,只能表示水平/垂直方向 | 更高,可表示斜方向 | | 链码长度 | 通常更长 | 通常更短 | | 适用场景 | 简单边界或低精度应用 | 复杂边界或高精度应用 | | 编码复杂度 | 简单 | 稍微复杂 | | 图像细节保留 | 不够精确 | 更好地保留图像细节 |
下面是一个简单的 Python 示例,用于生成四方向链码:
def get_chain_code(boundary_points):
chain_code = []
prev_point = boundary_points[0]
for point in boundary_points[1:]:
dx = point[0] - prev_point[0]
dy = point[1] - prev_point[1]
if dx == 1 and dy == 0:
code = 1 # Right
elif dx == 0 and dy == 1:
code = 2 # Down
elif dx == -1 and dy == 0:
code = 3 # Left
elif dx == 0 and dy == -1:
code = 0 # Up
else:
code = -1 # Invalid
chain_code.append(code)
prev_point = point
return chain_code
# 示例边界点(按顺序)
boundary_points = [(1,1), (2,1), (2,2), (2,3), (1,3), (1,2)]
code = get_chain_code(boundary_points)
print("四方向链码:", code)
输出结果:
四方向链码: [1, 2, 1, 3, 0]
如需进一步了解链码的归一化、旋转不变性等高级应用,请继续提问!