Записки сисадмина
Алексей Никипольский
Суббота, 27.04.2024, 20:46
 
Меню
Настройка windows XP [38]
тонкости настройки, скрытые возможности
Программирование [8]
Нюансы, примеры, мои наработки и прочая полезная информация
Защита [28]
Компьютера, данных, интернет соединений и прочая полезная информация по защите
Обзор новинок [15]
Новинки ПО и железа
Обмен опытом [20]
Заработок в сети [9]
Все виды заработка в сети интернет, обзор, анализ, рекомендации
Распознование [10]
Все о методах и способах распознавания графической информации. Взлом капчи, методы и способы анализа...
Электронные книги [4]
По PHP CSS SQL PERL программированию Всё что есть в свободном доступе в интернете на разных ресурсах.
WEB программирование [9]
Всё о программировании WEB PHP Java PERL HTTP HTML и т.п.
Взлом [6]
методика взлома, примеры взлома, способы защиты от взлома
Онлайн сервисы [2]
Полезные сервисы онлайн
Администрирование [27]
Опыт системного администрирования
Статистика
Календарь
«  Март 2012  »
ПнВтСрЧтПтСбВс
   1234
567891011
12131415161718
19202122232425
262728293031
Главная » 2012 » Март » 6 » Алгоритмы выделения контуров на примере алгоритма "жука"
22:29
Алгоритмы выделения контуров на примере алгоритма "жука"

Алгоритмы выделения контуров можно условно разбить на две группы: отслеживающие и сканирующие.
 
1. Отслеживающие алгоритмы на примере алгоритма «жука».
 
1.1. Общее описание алгоритма.
 
Отслеживающие алгоритмы основаны на том, что на изображении отыскивается объект (первая встретившаяся точка объекта) и контур объекта отслеживается и векторизуется. Достоинством данных алгоритмов является их простота, к недостаткам можно отнести их последовательную реализацию и некоторую сложность при поиске и обработке внутренних контуров. Пример отслеживающего алгоритма - "алгоритма жука" - приведен на рис. 5.12. Жук начинает движение с белой области по направлению к черной, Как только он попадает на черный элемент, он поворачивает налево и переходит к следующему элементу. Если этот элемент белый, то жук поворачивается направо, иначе - налево. Процедура повторяется до тех пор, пока жук не вернется в исходную точку. Координаты точек перехода с черного на белое и с белого на черное и описывают границу объекта.
 
1.2 Создание программы, реализующий данный алгоритм.
 
Данная программа реализована в среде программирования Borland C++ Builder 4.
 
Исходные тексты формы представлены в листинге 1.
В листингах 2 и 3 находятся исходные тексты главного модуля программы и модуля главной формы.
В листинге 4 представлен модуль, содержащий в себе функции выделения контуров объектов.
 
2. Сканирующие алгоритмы.
 
2.2. Общее описание алгоритма.
 
Сканирующие алгоритмы основаны на просмотре (сканировании) всего изображения и выделения контурных точек без отслеживания контура объекта.
Рассмотрим алгоритм, основанный на разработанной схеме хранения полосы изображения в памяти ЭВМ и нахождения контурных точек в процессе движения полосы по всему изображению. Для обработки информации в полосе различают два случая: выявление ситуации в полосе изображения и ее разрешение. В полосе одновременно хранятся две строки изображения (текущая и предыдущая). Анализируются Х координаты черных серий обеих строк в порядке их возрастания (слева направо) и выявляются пять ситуаций, которые могут возникнуть.
Ситуация "начало" возникает в том случае, когда черная серия текущей строки полностью покрывается белой серией предыдущей строки.
Для ситуации "продолжение" характерно частичное перекрытие черных серий обеих строк.
Если две соседние черные серии текущей строки покрываются черной серией предыдущей строки, возникает ситуация "ветвление".
Ситуация "слияние" выявляется в том случае, когда черная серия текущей строки касается двух соседних черных серий предыдущей строки.
Ситуация "конец" возникает, когда белая серия текущей строки полностью покрывает черную серию предыдущей строки .
 
Обрабатываемые строки представлены в виде массивов структур, куда входит координата Х начала/конца черной серии и адрес буфера, предназначенного для сбора и хранения информации по одной ветке (части контура), которая пересекает обрабатываемую строку. В буфере содержатся тип ветки (левая или правая в зависимости от расположения черной серии связной компоненты), ее внутренний номер, параметры отслеженной части контура (длина, площадь, габариты) и ее координатное описание, адрес буфера парной ветки, которая является частью того же контура и некоторые другие параметры.
 
При выявлении ситуации "начало" из стека свободных буферов выбирают два (для левой и правой веток). Каждая пара веток имеет свой уникальный номер, который возрастает по мере появления новых веток.
 
При обнаружении ситуации "продолжение" в буферы, адреса которых выбираются из описания верхней строки, дописываются координаты новых точек и уточняются геометрические параметры. Одновременно производится полигональная аппроксимация веток. В случае заполнения буфера метрическое описание соответствующего участка контура записывается в выходной файл, а в буфере сохраняется адрес записанного участка, что дает возможность связать ссылками участки одного контура.
 
При выявлении ситуации "ветвление" точки ветвления обрабатываются по аналогии с ситуацией "начало". Ситуация "слияние" возникает тогда, когда закончено отслеживание внутреннего контура, и когда объединяются ветки одного контура. В первом случае происходит объединение информации обеих веток и запись в выходную структуру. Во втором случае ветка с меньшим номером "поглощает" ветку с большим номером и ее пару. Объединенная информация сохраняется в буфере ветки с меньшим номером, а в текущей строке адрес буфера парной ветки меняется на адрес буфера оставшейся ветки. В обоих случаях буферы "поглощенной" пары освобождаются.
 
Ситуация "конец" свидетельствует о том. что либо закончилось отслеживание внешнего контура, либо сливаются ветки одного контура. Обработка производится по аналогии с обработкой ситуации "слияние".
 
Листинг 2. Главный модуль программы:
//---------------------------------------------------------------------------
#include #pragma hdrstop
USERES("Graphics.res");
USEFORM("MainUnit.cpp", Form1);
USEUNIT("GraphicUnit.cpp");
//---------------------------------------------------------------------------
WINAPI WinMain(HINSTANCE, HINSTANCE, LPSTR, int)
{
 try
 {
   Application->Initialize();
   Application->CreateForm(__classid(TForm1), &Form1);
   Application->Run();
 }
catch (Exception &exception)
 {
  Application->ShowException(&exception);
  }
return 0;
}
//---------------------------------------------------------------------------
 
Листинг 3.
Модуль главной формы Файл заголовка:
//---------------------------------------------------------------------------
#ifndef MainUnitH
#define MainUnitH
//---------------------------------------------------------------------------
#include ....
//---------------------------------------------------------------------------
class TForm1 : public TForm
{ __published:
// IDE-managed Components
 TPanel *Panel1;
TImage *FromImage;
TPanel *Panel2;
TImage *ToImage;
TButton *Button1;
void __fastcall Button1Click(TObject *Sender);
private:
// User declarations
public:
// User declarations
__fastcall TForm1(TComponent* Owner);
};
//---------------------------------------------------------------------------
extern PACKAGE TForm1 *Form1;
//---------------------------------------------------------------------------
#endif
 
cpp файл:
 
//---------------------------------------------------------------------------
#include
#pragma hdrstop
#include "MainUnit.h"
#include "GraphicUnit.h"
//---------------------------------------------------------------------------
#pragma package(smart_init)
#pragma resource "*.dfm"
TForm1 *Form1;
//---------------------------------------------------------------------------
__fastcall TForm1::TForm1(TComponent* Owner) : TForm(Owner) { }
//---------------------------------------------------------------------------
void __fastcall TForm1::Button1Click(TObject *Sender)
{
 AlgorithmBeatle(FromImage->Picture->Bitmap, ToImage->Picture->Bitmap);
ToImage->Visible = false;
ToImage->Visible = true;
}
//---------------------------------------------------------------------------
 
 
Листинг 4.
Модуль выделения контуров.
Файл заголовка:
//---------------------------------------------------------------------------
#ifndef GraphicUnitH
#define GraphicUnitH
//---------------------------------------------------------------------------
#include ...
extern void AlgorithmBeatle(Graphics::TBitmap* FromImage, Graphics::TBitmap* ToImage);
extern void AlgorithmScan(Graphics::TBitmap* FromImage, Graphics::TBitmap* ToImage);
#endif
 
 
cpp файл:
//---------------------------------------------------------------------------
#include ...
#pragma hdrstop
#include "GraphicUnit.h"
//---------------------------------------------------------------------------
#pragma package(smart_init)
#include ...
/* Отслеживающий алгоритм выделения контуров "Алгоритм жука" */
void AlgorithmBeatle(Graphics::TBitmap* FromImage, Graphics::TBitmap* ToImage)
{
typedef enum {North, East, South, West} TDirectional;
int X,Y;// Координаты первой встречи с объектом
int cX,cY; // Текущие координаты маркера
Byte *Line, *ToLine; // Обрабатываемые линии
Byte B; // Значение текущего пиксела
TDirectional Direct; // Направление движения жука
 
// Идем до тех пор, пока не встретим черную область
for (Y = 0; Y < FromImage->Height; Y++)
{
Line = (Byte*)FromImage->ScanLine[Y];
for (X = 0; X < FromImage->Width; X++)
 {
 B = Line[X];
if (B < 255) break;
} // Если встречен объект, отличающийся от цвета фона (255 - белый)
// прервать поиск
if (X != FromImage->Width) break; }
// Если не нашли ни одного черного пиксела, то выходим из процедуры
if ((X == FromImage->Width) && (Y == FromImage->Height)) return;
// Если все нормально, начинаем обход по алгоритму жука
ToLine = (Byte*)ToImage->ScanLine[Y];
ToLine[X] = 0; // Поворачиваем налево (новое направление - север)
cX = X; cY = Y - 1;
Direct = North;
Line = (Byte*)FromImage->ScanLine[cY]; // Пока не придем в исходную точку, выделяем контур объекта
while ((cX != X) || (cY != Y))
{ // В зависимости от текущего направления движения жука
switch (Direct)
{
// Север
case North:
 { B = Line[cX];
   // Если элемент "черный", поворачиваем снова "налево"
   if (B < 255)
  { ToLine = (Byte*)ToImage->ScanLine[cY];
     ToLine[cX] = 0; Direct = West; cX--; }
   // Иначе поворачиваем "направо"
    else { Direct = East; cX++; }
  }
break;
// Восток
case East:
 { B = Line[cX];
   // Если элемент "черный", поворачиваем снова "налево"
   if (B < 255)
    { ToLine = (Byte*)ToImage->ScanLine[cY];
       ToLine[cX] = 0; Direct = North; cY--;
        Line = (Byte*)FromImage->ScanLine[cY];
}
// Иначе поворачиваем "направо"
else
 { Direct = South;
    cY++; Line = (Byte*)FromImage->ScanLine[cY];
 }
} break;
// Юг
case South:
 { B = Line[cX];
  // Если элемент "черный", поворачиваем снова "налево"
  if (B < 255)
 { ToLine = (Byte*)ToImage->ScanLine[cY];
   ToLine[cX] = 0; Direct = East;
   cX++; }
// Иначе поворачиваем "направо"
else { Direct = West; cX--; }
}
break;
// Запад
case West:
 { B = Line[cX];
   // Если элемент "черный", поворачиваем снова "налево"
if (B < 255)
 { ToLine = (Byte*)ToImage->ScanLine[cY];
   ToLine[cX] = 0; Direct = South;
   cY++; Line = (Byte*)FromImage->ScanLine[cY]; }
// Иначе поворачиваем "направо"
else
 { Direct = North; cY--;
   Line = (Byte*)FromImage->ScanLine[cY];
  }
 }
 }
}
}
// ---------------------------------------------------------------------------
void AlgorithmScan(Graphics::TBitmap* FromImage, Graphics::TBitmap* ToImage)
{
// Тип ветви (левая или правая)
 typedef enum {bLeft, bRight} TBranchType;
// Структура, описывающая ветвь
struct TBranch { TBranchType BranchType;
// Тип ветви TBranch* Branch;
// Парная ветвь
};
// Структура, описывающая строку
struct TString {
 int BeginX; // Начало черной серии
int EndX; // Конец черной серии
TBranch* Branch; // Указатель на структуру ветви
};
 
// Возможные ситуации
typedef enum
{ sBegin, // Начало
sNext, // Продолжение
sBranch, // Ветвление
sFusion, // Слияние
sEnd // Конец
} TSituation;
 
// Сканируемая полоса
struct TLine
{
Byte* L1; // Верхняя линия
Byte* L2; // Нижняя линия
};
int Y; // Текущая координата Y
int X; // Текущая координата X
int cX; // Временная координата X для сканирования
TLine Line; // Сканируемая полоса
TSituation CurrentSituation;
// Текущая ситуация
for (Y = 0; Y < FromImage->Height; Y++)
{ Line.L1 = (Byte*)FromImage->ScanLine[Y];
   Y++;
   Line.L2 = (Byte*)FromImage->ScanLine[Y];
// Пробуем выявить ситуации:
// Ищем первый черный элемент во второй линии сканируемой полосы
for (X = 0; X < FromImage->Width; X++)
{
 if (Line.L2[X] < 255)
{
// Если черный элемент найден, пытаемся уточнить ситуацию
CurrentSituation = sBegin;
for (cX = X; cX < FromImage->Width; cX++) { }
   }
 }
 }
}
 
 
Конец! Этот структурированный пример приведён лишь для осознания принципов алгоритма...

Рекомендую Вам также почитать:


  • Связываем Active Directory, Asterisk и OpenFire
  • Ограничение доступа к сайтам без применения сторонних программ
  • DMZ (демилитаризованная зона) и зачем она нужна
  • Создание, удаление, просмотр баз данных на MySQL через консоль MySQL
  • Реклама внутри статей и блога Ucoz
  • Как обезопасить данные на портативных носителях
  • Внутреннее устройство Microsoft Windows. 6-е издание
  • Какой Браузер позволяет продлить срок работы от аккумулятора?
  • Простые советы по более разумному выбору и использованию паролей
  • Перенаправление ICMP и «бомбы» перенаправления

  • Загрузить, скачать Распознование, Алгоритмы выделения контуров на примере алгоритма "жука" бесплатно.
    Скачать Алгоритмы выделения контуров на примере алгоритма "жука" бесплатно
    Алгоритмы выделения контуров на примере алгоритма "жука" бесплатно и без регистрации.

    При копировании материала указывайте источник

    Алгоритмы выделения контуров на примере алгоритма "жука" download free


    Категория: Распознование | Просмотров: 5878 | Добавил: Никипольский-Алексей | Рейтинг: 0.0/0
    Всего комментариев: 0
    avatar
    Мои услуги на Kwork
    Like It


    Copyright Алексей Никипольский © 2009 - 2024