并行圖像細(xì)化算法和c代碼實(shí)現(xiàn)(存儲(chǔ)版)
【正文】 amp。 image[(i+1)*(bmpiwidth+skip)+j+1]==0xff) { om[(i)*(bmpiwidth+skip)+j]=0xff。amp。 } //模板h if(image[(i2)*(bmpiwidth+skip)+j0]==0 amp。 image[(i)*(bmpiwidth+skip)+j0]==0 amp。 continue。j++) { //縮小后的模板a if(image[(i1)*(bmpiwidth+skip)+j1]==0xff amp。 image[(i)*(bmpiwidth+skip)+j+1]==0 amp。amp。amp。i++) { for(j=0。}//原圖和細(xì)化效果圖對(duì)比細(xì)化是常用的圖像預(yù)處理技術(shù),目前也有很多圖像細(xì)化算法,細(xì)化后能更好的分析圖像,現(xiàn)在很多圖像的特征提取,特征分析算法是基于細(xì)化后的圖像的.。 } } } //－－－－－－－－－顯示圖形 for( i=0。amp。 continue。 image[(i)*(bmpiwidth+skip)+j0]==0 amp。i++) { for(j=2。 image[(i+1)*(bmpiwidth+skip)+j+1]==0xff) { om[(i)*(bmpiwidth+skip)+j]=0xff。 image[(i1)*(bmpiwidth+skip)+j+1]==0 amp。 flag=1。amp。 image[(i+1)*(bmpiwidth+skip)+j0]==0xff amp。 } //模板f if(image[(i1)*(bmpiwidth+skip)+j0]==0 amp。amp。 continue。 image[(i)*(bmpiwidth+skip)+j0]==0 amp。 flag=1。amp。 continue。 image[(i)*(bmpiwidth+skip)+j+1]==0 amp。 } //模板b if(image[(i1)*(bmpiwidth+skip)+j0]==0 amp。amp。amp。iN。 //!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! //2值化 for(i=0。 long N=bmphbfSize bmphOffbits。 return。 if(f==NULL) /*判斷文件是否打開(kāi)成功*/ { ShowMessage(File open error)。}。 int Offbits。,即從線條邊緣開(kāi)始一層一層向里剝奪,直到線條剩下一個(gè)象素的為止.進(jìn)行細(xì)化算法前要先對(duì)圖像進(jìn)行2值化,即圖像中直包含39。層層剝奪39。 short re1,re2。 long used,important。}void xxx(){ FILE *f=fopen(f:\\,
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