opencv 八邻域轮廓跟踪算法_8邻域轮廓-程序员宅基地

opencv 八邻域轮廓跟踪算法

图像处理中，往往需要用到轮廓跟踪解决一些问题，诸如轮廓点的排序得到相邻点。当使用findContours()查找轮廓的时候，我们希望得到Freeman码，但是实验发现并不是一个参数CV_CHAIN_CODE那么回事，网上一大堆的蜻蜓点水，说这个参数可以实现Freeman码生成，我怎么就没搜到一个生成结果，哪怕告诉我怎么才能得带到Freeman码，多方查阅相关书籍，比如朱伟的《opencv图像处理编程实例》，在findContours函数中没有指出这个参数CV_CHAIN_CODE，在图像处理大神毛星云的《opencv3图像处理》也没有看见这个参数。然后发现在opencv中，老版本的cvFindcontours貌似可以实现，网上查找很多，也是没有完整的解释和相应的代码可以得到Freeman码，很伤心，不开心。没办法，自己想得到类似Freeman码只能自己创造。所以就看见了八邻域轮廓跟踪可以得到它下一个轮廓点在哪里。

关于八邻域概念这里不再多说，网上这种就很多了。八邻域跟踪和八链码跟踪不一样，前者是不知道下一个点在哪里，要得到下一个点在它的那个位置，而八链码跟踪是知道了方向，可以得到它下一个点的位置（这只是我个人理解，可能也是错的，哈哈）。网上也有相应的八邻域代码，写的很好，我大部分代码就是复制过来的，再加工一下，就可以满足自己的需要了。文章链接文章链接，这篇文章的代码比较通俗易懂，但是是老版本的图像类型，需要改进加工。那我也上我的代码，不多说。

	int direction[8][2] = {
    {1,0},{1,-1},{0,-1},{-1,-1},{-1,0},{-1,1},{0,1},{1,1}};
	vector<FM> FM(contours[0].size());
	vector<int>d(contours[0].size());
	vector<int>k(contours[0].size());
	int CornersN=300;
	vector<Point2f>vecCorners(CornersN);
	int startDirect=0 ;
	int FindStartPoint = 0;
	int FindPoint = 0;
	//开始跟踪
	int X = startX;
	int Y = startY;
	int NextPtValue;
	int nextX,nextY;
	int i=0;
	while(!FindStartPoint)
	{
		FindPoint=0;
		while(!FindPoint)
		{
			//沿预定方向扫描，寻找下一个点
			nextX=X+direction[startDirect][1];
			nextY = Y + direction[startDirect][0];
			NextPtValue=drawing.at<uchar>(nextX,nextY);
			
			if (NextPtValue != 0 && nextX>=0 && nextY>=0)
			{
				FM[i].ai=startDirect;
				FM[i].x=nextY;
				FM[i].y=nextX;
				i++;
				FindPoint = 1;
				X = nextX;
				Y = nextY;
				if (X == startX && Y == startY)
				{
					FindStartPoint = 1;
				}
				startDirect = startDirect-2;
				if(startDirect<0)
					startDirect = startDirect+8;
			}
			else
			{
				startDirect = startDirect+1;
				if (startDirect>=8) 
					startDirect = startDirect-8;
			}
		}
	}

代码是部分代码，插入你的代码就好了，可能有些变量没有定义，可以自己找到加定义。代码中FM是我自己定义的一个结构体，看代码应该就看懂FM里面有什么，包括x,y,ai分别表示点的x，y和它在它前一个点的方向。directiong[8][2]二维数组是八个方向，首先是水平向右为起始，以逆时针为前进方向，结合八邻域那个图就懂了。找到了下一个点重新赋值，同时顺时针后退两个方向，没找到逆时针前进一个方向。道理就是我画个图先：

首先如果起始点是最左上角的点，它的方向startDirect开始指向0，没找到，然后1，依次到7，找到了它的下一个点，然后方向还是7，要顺时针退两个方向，就是减2，变成起始点为5了，因为5上面的4已经在上一个点查找过了，不需要再去查找了。说完了，可能还有一些没说到的，基本思路那篇文章都说了一些，应该都比较好懂的。

文章有些不妥之处，望大家批评指正，谢谢大家！

本文链接：https://blog.csdn.net/liumangmao1314/article/details/53844570

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