if(track[i+3]%2 == 0)
c2++;
else c1++;
}
peri=(double)c1*sqrt(2)+c2;
return peri;
}
**对于轮廓表示法，参考上面，现在讲线段表示法**。数字图像由像素组成，因此区域可以表示为一系列像素组成的水平线段的集合，每一条线段可由它的两个端点来表示，将构成区域的各线段的端点按顺序存储起来就可以得到线段表，线段表的存储结构可见下图
**线段的应用**：可对区域填充、复制和面积的计算
//利用线段表来对区域进行填充 trackDot为轮廓的线段表 color为用来填充的颜色 QImageMainWindow::TrackFill(QImage image,int* trackDot,unsigned char* color) { QImage* newImage = new QImage(image->height(),image->width(),QImage::Format_ARGB32); int n = trackDot[0]; int y,x0,x1,i,j; for(i=0;i<n;i++) { y = trackDot[i4+1]; x0 = trackDot[i4 +2]; x1 = trackDot[i4+4]; for(j=x0;j<=x1;j++) { newImage->setPixel(j,y,qRgb(color[0],color[1],color[2])); } } return newImage; } //利用线段表来对区域进行复制 trackDot为轮廓的线段表 image为区域所在图像，image1为目标图像 QImageMainWindow::TrackCopy(QImage* image,QImage* image1,int* trackDot) { QColor color; int n = trackDot[0]; int y,x0,x1,i,j; int r,g,b; for(i=0;i<n;i++) { y = trackDot[i4+1]; x0 = trackDot[i4 +2]; x1 = trackDot[i*4+4]; for(j=x0;j<=x1;j++) { color = QColor(image->pixel(j,y)); r = color.red(); g = color.green(); b = color.blue(); image1->setPixel(j,y,qRgb(r,g,b)); } } return image1; }
/利用线段表计算区域的面积 trackDot为区域的链码表 double MainWindow:: TrackArea(int* trackDot) { int n=trackDot[0]; int y,x0,x1,i; double m=0.0; for(i=0;i<n;i++) { x0=trackDot[i4+2]; x1=trackDot[i4+4]; m+=(x1-x0+1); } return m; }
**链码表到线段表的转换：**将图像的轮廓点按照线段表示法的思路分为4类，即左端点、右端点、中间点和奇异点。如果某轮廓点的右边为区域的内部，而左边为区域的外部，那么此点为左端点；相反则为右端点；如果某轮廓点左、右相邻点都是轮廓点，则此点为中间点；如果某轮廓点左、右相邻点都是区域外部，则此点为奇异点。如果用0表示中间点，1表示左端点，2表示右端点，3表示奇异点，那么根据下图可以容易地通过进入链码和离开链码判断轮廓点类型。
利用上述分类生成线段表的步骤：
1）顺序检测链码表，根据链码表提取轮廓中的左端点、右端点和奇异点，并存入线段表。其中奇异点提取两次。
2）将线段表中的所有点按照纵坐标排序
3）将纵坐标相同的点按照横坐标排序
//链码表到线段表的转换 void MainWindow:: CodeToDot(int* track,int* trackDot) { int directData[8][2] = { {1,0}, {1,-1}, {0,-1}, {-1,-1}, {-1,0}, {-1,1}, {0,1}, {1,1} };
int transTable[8][8]={
{0,0,0,0,2,2,2,2},
{1,1,1,1,0,3,3,3},
{1,1,1,1,0,0,3,3},
{1,1,1,1,0,0,0,3},
{1,1,1,1,0,0,0,0},
{0,3,3,3,2,2,2,2},
{0,0,3,3,2,2,2,2},
{0,0,0,3,2,2,2,2}
};
int x,y,m,dIn,dOut,i,j,k,c;
x = track[0];
y = track[1];
m=track[2];
track[m+3] = track[3];
k = 3;
for(i = 3; i< m+3;i++)
{
dIn = track[i];
dOut = track[i+1];
x+=directData[dIn][0];
y+=directData[dIn][1];
c = transTable[dIn][dOut];
if(c>0)
{
trackDot[k] = x;
trackDot[k+1] = y;
k+=2;
if(c==3)
{
trackDot[k] = x;
trackDot[k+1] = y;
k+=2;
}
}
}
m=(k-3)/2;
for(i = 0;i<m-1;i++)
{
k = i;
for(j=i+1;j<m;j++)
{
if(trackDot[j*2+4]<trackDot[k*2+4])
{
k=j;
}
}
trackDot[i*2+1]=trackDot[k*2+3];
trackDot[i*2+2]=trackDot[k*2+4];
trackDot[k*2+3]=trackDot[i*2+3];
trackDot[k*2+4]=trackDot[i*2+4];
}
i = 0;
while(i<m)
{
k=i;
while(i<m && trackDot[i*2+2] == trackDot[k*2+2])
{
i++;
}
for(;k<i-1;k++)
{
for(j=i-1;j>k;j--)
{
if(trackDot[j*2+1]<trackDot[j*2-1])
{
x=trackDot[j*2+1];
y=trackDot[j*2+2];
trackDot[j*2+1]=trackDot[j*2-1];
trackDot[j*2+2]=trackDot[j*2];
trackDot[j*2-1]=x;
trackDot[j*2]=y;
}
}
}
}
trackDot[0]=m/2;
}
#### **2.下载路径**：
整个系列链接： [https://blog.csdn.net/m0\_59023219/category\_12425183.html](https://gitee.com/vip204888)
内容介绍：
[1]根据算法原理，编写纯c++源码，不调用外源库opencv 等；
**收集整理了一份《2024年最新物联网嵌入式全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升的朋友。**
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