一. 應(yīng)用場景！

使用過Genesis的朋友都知道，它可以提取你點擊單圖元中心<提取圖元輪廓計算中心點>！

二.

由于工作需要，去年在師傅的知道下寫了一個單圖元輪廓提取算法！

三. 原理

提取輪廓即需要找出單圖元最外(內(nèi))層連續(xù)不間斷的點！

故我們需要一個起始點，即從你點擊的單圖元出發(fā)，向左(←↑→↓， 4個方向皆可，只需改變算子的起始點)遍歷至第一個與點擊點不用色調(diào)的點，此點極為最外層輪廓的起始點，然后以你所選方向為算子起始項，進行順時針(逆時針)遍歷，直到遍歷點與起始點重合，說明輪廓提取完畢！

四.

本例中我采用向左順時針遍歷，剩余的7種就交給聰明的你了！

1）準(zhǔn)備算子結(jié)構(gòu)

1	2	3
0	*	4
7	6	5

typedef struct DOTS_ARR // 采用屏幕坐標(biāo)，Y軸向下！
{
INT32 OffsetX; // 相對中心點X向的偏移量
INT32 OffsetY; // 相對中心點Y向的偏移量
INT32 NextDotIndex; // 此點為目標(biāo)點，下次遍歷位置索引
}DOTS_ARR;

2）未優(yōu)化算子

DOTS_ARR DotsArr[] =?
{
-1, ?0, 5,
-1, -1, 6,
0, -1, 7, // 上圖中當(dāng)前計算點的正上方2號點，若此點為最新提取的輪廓點，則下一點應(yīng)為此點相對位置7開始遍歷，原因如下：
1, -1, 0,
1, ?0, 1,
1, ?1, 2,
0, ?1, 3,
-1, ?1, 4,
};

為了保證不遺漏，我們必須采取順時針(逆時針)遍歷當(dāng)前點周圍所有點（以上次遍歷成功2號點為例）

1	2	3
0（1）	*（2）	4（3）
7（0）	6（*）	5（4）

（）括號中為以上以中心點為相對位置的坐標(biāo)

看到上圖，聰明的朋友一定會說7不是最好的位置，1才是，應(yīng)為0，7在上次的遍歷中已經(jīng)被排除了（you are right）！

故最優(yōu)算子如下

DOTS_ARR DotsArr[] =?
{

-1, ?0, 5,
-1, -1, 7,
0, -1, 1,
1, -1, 1,
1, ?0, 3,
1, ?1, 3,
0, ?1, 5,
-1, ?1, 5,
};


五. Demo
關(guān)鍵的算子已經(jīng)序數(shù)完了，那么我用一個簡單的Demo來實踐一下！

1）先上一個提取后的效果圖

2）簡單的列幾處關(guān)鍵代碼：

1.創(chuàng)建一個簡單窗口類單獨用來繪制

?m_MyView.CreateEx(NULL, AfxRegisterWndClass(CS_HREDRAW,NULL,(HBRUSH)::GetStockObject(WHITE_BRUSH),NULL), L"CPaintView Window", WS_CHILD, m_MyViewRect, this, 0);
if (NULL == m_MyView)
{
TRACE(_T("Error:(%s.%d) CreateEx Failed!\r\n"), __FUNCTION__, __LINE__);
}?

2.在窗口顯示之前，加載我們的位圖

if (bShow)// Show

{

m_hMemDC = CreateCompatibleDC(NULL);

HBITMAP hBitmap = LoadBitmapW(AfxGetInstanceHandle(), MAKEINTRESOURCE(IDB_BITMAP_START));

BITMAP bmp;

GetObject(hBitmap, sizeof(BITMAP), &bmp);

m_BitmapSize.cx = bmp.bmWidth;

m_BitmapSize.cy = bmp.bmHeight;

m_hOldBitmap = (HBITMAP)SelectObject(m_hMemDC, hBitmap);

}

else// Close

{

HBITMAP hBitmap = (HBITMAP)SelectObject(m_hMemDC, m_hOldBitmap);

DeleteObject(m_hOldBitmap);

DeleteDC(m_hMemDC);

}

注意：一定要刪除GDI對象，做到萬浪叢中過，滴水不沾身，否則會造成GDI泄漏(進程中GDI對象達到9999個，此進程會奔潰)

3.在圖元上打擊做按鈕時，提取輪廓！

#pragma region Get Contour Centerm_VectorContourPoint.clear();CDC *lpCDC = GetDC();HDC hClientDC = lpCDC->GetSafeHdc();RECT ContourRect = {};POINT ptStart = {};POINT ptErgod = {point.x, point.y};COLORREF iColorValue = GetPixel(hClientDC, point.x, point.y);while (iColorValue == GetPixel(hClientDC, ptErgod.x , ptErgod.y)){ptErgod.x--;}if (-1 == ptErgod.x){return;}ptErgod.x++;memcpy(&ptStart, &ptErgod, sizeof(POINT));ContourRect.left = ptStart.x;ContourRect.right = ptStart.x;ContourRect.top = ptStart.y;ContourRect.bottom = ptStart.y;INT32 Count = 0;INT32 FlagIndex = 0;do {for (INT32 i = 0; i < DotsArrCount; i++){if (iColorValue == GetPixel(hClientDC, ptErgod.x + DotsArr[FlagIndex].OffsetX, ptErgod.y + DotsArr[FlagIndex].OffsetY)){Count++;ptErgod.x += DotsArr[FlagIndex].OffsetX;ptErgod.y += DotsArr[FlagIndex].OffsetY;FlagIndex = DotsArr[FlagIndex].NextDotIndex;m_VectorContourPoint.push_back(ptErgod);break;}FlagIndex++;if (FlagIndex == DotsArrCount){FlagIndex = 0;}}ContourRect.left = (ptErgod.x < ContourRect.left) ? ptErgod.x : ContourRect.left;ContourRect.right = (ptErgod.x > ContourRect.right) ? ptErgod.x : ContourRect.right;ContourRect.top = (ptErgod.y < ContourRect.top) ? ptErgod.y : ContourRect.top;ContourRect.bottom = (ptErgod.y > ContourRect.bottom) ? ptErgod.y : ContourRect.bottom;} while (ptStart.x != ptErgod.x || ptStart.y != ptErgod.y);TRACE("Count is %d\r\n", Count);m_ptCenter.x = (ContourRect.left + ContourRect.right) >> 1;m_ptCenter.y = (ContourRect.top + ContourRect.bottom) >> 1;ReleaseDC(lpCDC);Invalidate(TRUE); #pragma endregion

4）簡單動態(tài)顯示我們提取成果

BitBlt(dc.GetSafeHdc(), 0, 0, m_BitmapSize.cx, m_BitmapSize.cy, m_hMemDC, 0, 0, SRCCOPY);for (vector<POINT>::iterator itPoint = m_VectorContourPoint.begin(); itPoint != m_VectorContourPoint.end(); itPoint++){if (itPoint == m_VectorContourPoint.begin()){MoveToEx(dc.GetSafeHdc(), (*itPoint).x + m_BitmapSize.cx, (*itPoint).y, NULL);}else{Sleep(1);LineTo(dc.GetSafeHdc(), itPoint->x + m_BitmapSize.cx, itPoint->y);}}

5）完成，運行過程中截圖，運行完成即為之前貼出的預(yù)覽圖！

六.總結(jié)

師傅告訴我：圖像算法的處理要長期的積累，自己去悟，多思考，當(dāng)遇到一個新的算法需求，結(jié)合自己的經(jīng)驗積累，就能快速得到處理方法！

有興趣的朋友可以不使用Demo中Getpixel()，而是直接處理位圖數(shù)據(jù)塊，這樣輪廓提取的效率會更高！

這也是我去年學(xué)到第一個算法處理的，在這一年中，自己也積累了一些簡單的圖像處理算法：如灰度淡化(抽點)，多圖元骨架提取等！

最后希望圖像處理大神不嗇指出demo中的不足以及需要優(yōu)化之處，謝謝！

七）Demo源碼下載地址

http://download.csdn.net/detail/u012158162/9590647

創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎勵來咯，堅持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的提取单图元轮廓的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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