【正文】 int h= + Direction[BeginDirect][1]。 while(!bFindStartPoint) { bFindPoint = false。 point[pointnum].y=。 = 。 //跟蹤邊界 bFindStartPoint = false。 *lpDst = (unsigned char)0。 = i。 if(pixel == 0) { bFindStartPoint = true。i++) { // 指向源圖像倒數(shù)第 j行，第 i個(gè)象素的指針 lpSrc = (char *)lpDIBBits + lLineBytes * j + i*3。amp。j++) { for(i = 0。amp。 for (j = 0。 memset(lpDst, (BYTE)255, lLineBytes * height)。 北京印刷學(xué)院本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 35 } // 鎖定內(nèi)存 lpNewDIBBits = (char * )LocalLock(hNewDIBBits)。 // 暫時(shí)分配內(nèi)存，以保存新圖像 hNewDIBBits = LocalAlloc(LHND, lLineBytes * height)。 int BeginDirect。 //起始邊界點(diǎn)與當(dāng)前邊界點(diǎn) Point StartPoint,CurrentPoint。 //是否找到起始點(diǎn)及回到起始點(diǎn) bool bFindStartPoint。 long j。 // 圖像每行的字節(jié)數(shù) LONG lLineBytes。 // 指向緩存 DIB圖像的指針 LPSTR lpNewDIBBits。 BOOL WINAPI LunKuoGenZong(LPSTR lpDIBBits,LONG width,LONG height) { // 指向源圖像的指針 LPSTR lpSrc。 CPoint point[1000]。 int width。 北京印刷學(xué)院本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 33 附錄：設(shè)計(jì)程序 // : implementation file include include include include include include include pragma ment( lib, ) ifdef _DEBUG define new DEBUG_NEW undef THIS_FILE static char THIS_FILE[] = __FILE__。 本次畢設(shè)涉及到了基于計(jì)算機(jī)視覺的處理圖形圖像處理知識，以及空域圖形圖像處理的各個(gè)方面，由于只是淺嘗輒止，所以對于這些知識的研究還是很膚淺的，存在不足之處亦是在所難免。 本次畢業(yè)設(shè)計(jì)的完成是根據(jù)： （ 1）建立基于對話框的程序界面， BMP24 位圖像的打開、顯示和保存；（ 2）視頻圖像的采集和實(shí)現(xiàn)；（ 3）圖像分割的實(shí)現(xiàn)；（ 4）模板匹配法實(shí)現(xiàn)圖形辨別；（ 4）模板匹配法實(shí)現(xiàn)圖形辨別；（ 5）跟蹤并存儲圖像輪廓的坐標(biāo)；（ 6）計(jì)算輪廓的夾角并進(jìn)行角度辨別這六個(gè)步驟，循序漸進(jìn)，一步一步實(shí)現(xiàn)的。用戶借助該文件，可以在相應(yīng)的顯示區(qū)域內(nèi)，使用攝像頭，對圖像進(jìn)行采集圖像，對采集圖像進(jìn)行圖像分割，得到二值化圖像 ，然后通過輪廓跟蹤獲得圖形輪廓信息，最后使用基于輪廓跟蹤的圖像辨別算法在空域上辨別三角形、矩形、圓形，并在特定的區(qū)域上顯示相應(yīng)信息。雖有差度，但是并不影響觀察及判別結(jié)果。 圖 46 矩形判別效果總圖 關(guān)于實(shí)驗(yàn)的幾點(diǎn)說明 本系統(tǒng)中關(guān)于角度閾值的選取，因?yàn)榍视?jì)算用的浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算，其結(jié)果不易通過理論計(jì)算得出；且由于 拐角輪廓信息相比理想情況下，分布并不規(guī)律，即理論上 60 度或 90 度的角實(shí)際計(jì)算出的值是在一個(gè)范圍內(nèi)波動的。 圖 45（ a） 矩形角度判別后顯示信息 圖 45（ b） 三角形角度判別后顯示信息 北京印刷學(xué)院本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 31 圖 45（ c） 圓形角度判別后顯示信息 效果顯示在同一個(gè)對話框中，如圖 46 所示。 得到三個(gè)角點(diǎn)，判別為三角形；得到四個(gè)角點(diǎn)，判別為矩形；若沒有出現(xiàn)角點(diǎn)，判別為圓形。 圖 43 圖像分割后效果 4．輪廓跟蹤 按照前面 中的方法進(jìn)行輪廓跟蹤，獲取并存儲個(gè)圖形的輪廓點(diǎn)，得到的各圖形輪廓點(diǎn)，如圖 44所示。 3．圖像分割 把獲取的圖像采用公式 31 進(jìn)行圖像分割，得到二值化圖像，二值化圖像見圖43所示。 基于對話框的操作界面 圖 41 系統(tǒng)運(yùn)行的對話框界面 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果 1．圖像采集 本系統(tǒng)使用攝像頭采集，設(shè)定攝像頭與圖形距離在 ~ 范圍內(nèi)，由于系統(tǒng)設(shè)置采集圖像最好與攝像頭垂直，完成待辨別圖形的圖像采集，采集圖像如圖42所示。 北京印刷學(xué)院本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 28 第四章 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果 應(yīng)該寫明自己當(dāng)前的條件 因?yàn)橄到y(tǒng)主要進(jìn)行的是圖像處理，在這個(gè)過程中要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)處理，所以對處理器和內(nèi)存的要求比較高， 要求 CPU 主頻大于 600Hz，內(nèi)存大于等于 128MB。其中值得注意的是關(guān)于角度閾值的選取，因?yàn)榍视?jì)算用的浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算，其結(jié)果不易通過理論計(jì)算得出；且由于拐角輪廓信息相比理想情況下，分布并不規(guī)律，即理論上 60 度或 90 度的角實(shí)際計(jì)算出的值是在一個(gè)范圍內(nèi)波動的。 角度判別 算法流程圖，見圖（ 312） 。然后通過拐角的個(gè)數(shù)實(shí)現(xiàn)圖形間的分辨。 Ti?? 公式（ 36） 則判定它是拐角點(diǎn)。因?yàn)橛么朔N方法計(jì)算出的弧度值均為正值，而反正切則存在負(fù)值情況，對于系統(tǒng)要求中實(shí)現(xiàn)簡單圖形（三角形、矩形、圓形）來說，用余弦定理較為方便。 對比以上兩種求曲率的求法，均可以比較簡單地實(shí)現(xiàn)曲率計(jì)算。公式見式（ 35）： 北京印刷學(xué)院本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 26 ? ? ? ?xxyy isiisia ?? ???? 22 ? ? ? ?xxyy siisiib ???? ?? 22 ? ? ? ?xxyy sisisisic ?????? ?? 22 ????????????? ?ba cbai 22221cos? 公式（ 35） 公式中 a,b 是余弦定理夾角的兩個(gè)鄰邊， c是余弦定理夾角的對邊。α i代表點(diǎn) i的曲率，α α α i 單位均為弧度。 圖 311 像素 i的曲率 方法一：反正切定理。這樣找比只隔一個(gè)邊緣點(diǎn)找兩個(gè)點(diǎn)的曲率準(zhǔn)確度要高。 北京印刷學(xué)院本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 25 圖 310 差別碼判斷準(zhǔn)則實(shí)例（鏈碼為 7777771111111333344534466766444） （ 2）曲率計(jì)算方法 對于曲率的估算的方法有多種，下面介紹兩種較為容易實(shí)現(xiàn)的且有效的方法。在實(shí)際輪廓中，點(diǎn) A、 B、C為拐角點(diǎn)，而點(diǎn) B是輪廓邊緣噪聲點(diǎn)，點(diǎn) E 則是由于曲線數(shù)字化形成的誤差，它們并不能被視為是拐角點(diǎn)。對于圖中的點(diǎn) A di=3，由準(zhǔn)則 2可知，點(diǎn) A必是拐點(diǎn)，不需要進(jìn)一步判別。如果 di=0，則這些輪廓點(diǎn)必須在一條直線上，由準(zhǔn)則一可排除這些點(diǎn)。 在得到差別碼后，可用下面的準(zhǔn)則實(shí)現(xiàn)加快處理速度的目的 . 準(zhǔn)則 1：如果 di=0, 則 i 點(diǎn)被認(rèn)為是非拐角點(diǎn)； 準(zhǔn)則 2：如果︱ di︱ 2，則 i點(diǎn)一定是拐角點(diǎn)； 準(zhǔn)則 3：如果︱ di︱ =1 或 2，則 i點(diǎn)為可疑點(diǎn)，應(yīng)加以進(jìn)一步考慮 。 2，177。輪廓邊緣的差別碼 定義為見公式（ 32）， di 是輪廓邊緣的差別碼， ai和 ai+1 是相鄰的兩個(gè)鏈碼值： aad iii ?? ?1 公式（ 32） 輪廓邊緣的差別碼用下面幾種情況，見公式（ 33）： ??????????? ??48 11aaaad iiiii 444111?????????aaaaaaiiiiiiififif 公式（ 33） 所以差別碼的值可能為： 0，177。下面提供一種基于鏈碼的減少曲率計(jì)算次數(shù)的方法。 圖 39 輪廓跟蹤走向示意圖 北京印刷學(xué)院本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 24 此系統(tǒng)采用的圖像辨別算法是通過數(shù)學(xué)計(jì)算，得到圖形邊緣曲率， 通過算出的角度判斷它是否是拐點(diǎn)（拐點(diǎn)定義在第二章的 基于輪廓跟蹤的角度判別算法分析中有介紹 ）。然后根據(jù)輪廓信息計(jì)算曲率，判別拐角點(diǎn)數(shù)目。輪廓跟蹤是根據(jù)圖像邊緣的走向來跟蹤提取輪廓信息的方法。然后通過圖形間的拐角數(shù)目，就可實(shí)現(xiàn)辨別圖形的目的。拐角是由直線或曲線的交點(diǎn)所形成的，它能充分描述物體形狀的特征點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)包含少量數(shù)據(jù)便可提供有關(guān)有關(guān)圖形形狀的重要信息， 也就是曲率變化劇烈的點(diǎn)。 這是一種根據(jù)圖形邊緣空間分布特征判斷圖形的方法。形狀描述是通過形狀描述函數(shù)描述一種生成數(shù)值的描述子來表示形狀，此種算法是通過輪廓信息計(jì)算圖形角度大小作為形狀描述。值得注意的是在找到下一個(gè)輪廓點(diǎn)后，探測方向不是回到初始方向，由于此輪廓跟蹤算法用的是一種改進(jìn)后的方法，每次找到輪廓點(diǎn)后探測方向逆時(shí)針旋轉(zhuǎn) 90 度，這樣做的好處是，如果輪廓是一條直線，可以節(jié)省探測次數(shù)，提高效率，且保證輪廓跟蹤的正確性。 圖 36 輪廓跟蹤算法的示意圖 輪廓跟蹤算法流程圖，見圖（ 37）。這樣搜索可以減少八鄰域探測次數(shù)，不用每次都從八鄰域 0 開始探測，提高了算法效率。直到找到第一個(gè)黑色像素為止。 （ 2）以這個(gè)邊界點(diǎn)為起點(diǎn)，假設(shè)已經(jīng)沿順時(shí)針方向環(huán)繞整個(gè)圖像一周找到 了所有的邊界點(diǎn)，由于邊界是連續(xù)的，所以每一個(gè)邊界點(diǎn)都可以用這個(gè)邊界點(diǎn)對前一個(gè)邊界點(diǎn)的夾角來表示。 6 7 05 14 3 2圖 圖 圖 圖 圖 35 輪廓跟蹤八鄰域探測邊緣示意圖 北京印刷學(xué)院本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 21 輪廓跟蹤算法的實(shí)現(xiàn)過程如下： （ 1）要仔細(xì)的選擇起始點(diǎn)。同時(shí)在找到一個(gè)邊緣點(diǎn)后，記錄此時(shí)移動的方向。圖像分割流程圖，見圖（ 34）。 二值化結(jié)果的好壞決定 了 輪廓跟蹤算北京印刷學(xué)院本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 20 法實(shí)現(xiàn) 的好壞， 進(jìn)而 決定了 圖形辨別算法實(shí)現(xiàn)的可能性 。 此系統(tǒng)采用的全局閾值法，即整幅圖像用統(tǒng)一的閾值劃分標(biāo)準(zhǔn)，由于此系統(tǒng)采集進(jìn)來的圖像是 8位灰度圖象，所以只要使被識別圖形或物體與背景的反差很大，就可以獲得很好的域值分割的效果。閾值分割實(shí)質(zhì)上就是按照某個(gè)準(zhǔn)則求出最佳閾值的過程。閾值是用于區(qū)分不同目標(biāo)的灰度值 。圖像分割常用的方法是閾值法。 圖像分割 —— 二值化處理 圖像分割是圖像處理 中關(guān)鍵的步驟，因?yàn)樗?去除了圖像中大量的無用信息如背景等。值得注意的是使用平滑模板算子時(shí)，對于圖像的邊緣點(diǎn)是找不到完全的八鄰域點(diǎn)的，且處理這些點(diǎn)沒有實(shí)際意義。程序流程圖，圖（ 33）。將 3 3 模板套入圖像的每一個(gè)像素，將該像素的灰度值與其八鄰域的各像素灰度值球和，再取平均值代替該像素的灰度值，實(shí)現(xiàn)衰減高頻分量，增強(qiáng)低頻分量的目的。圖像的預(yù)處理工作有很多，除噪聲，抗干擾等等，因此首先我們得對圖像進(jìn)行一些必要的預(yù)處理，以免為后面的工作帶來不必要的麻煩，預(yù)處理的好壞直接影響到圖像處理工作，當(dāng)然最好的預(yù)處理就是沒有預(yù)處理。 通過 采集設(shè)備 獲取到 待識別圖形或物體的 平面圖 像 ，為了避免一些外界干擾信息，在做這些預(yù)處理時(shí)，把 待識別圖形或物體 平鋪在白色背景的紙上。另外，在實(shí)際采集過程中，有些圖像采集卡驅(qū)動程序?qū)νㄟ^回調(diào)機(jī)制所獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行了壓縮，而在圖像測量系統(tǒng)高精度的要求，壓縮后的圖像 數(shù)據(jù)直接影響以后的圖像處理工作。實(shí)際應(yīng)用表明，通過這種方法，提高了視頻采集的 效果和程序運(yùn)行的效率，同時(shí)也減少了對硬件的依賴性，提高了程序的兼容性和移植性 視頻數(shù)據(jù)的采集是整個(gè)應(yīng)用的關(guān)鍵，根據(jù)應(yīng)用的不同可以將視頻幀采集到的文件或采集的緩存直接加以處理。 視頻數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集主要是通過調(diào)用 創(chuàng)建 AVICap 窗口類 ， 由AVICap 窗口類中的消息、宏函數(shù)、結(jié)構(gòu)以及回調(diào)函數(shù)來完成。通過它們之間的協(xié)調(diào)工作，可以完成播放、編輯、文件管理和視頻捕獲等功能，為視頻圖像處理和分析帶來非常大的便利 。 視 頻圖像捕獲一般來講有兩種方法，一種是利用視頻捕獲卡所附帶的 SDK 開發(fā)工具，這種捕獲方法的實(shí)現(xiàn)是與設(shè)備有關(guān)的，依賴于視頻捕獲卡與攝像頭的類型，不利于靈活應(yīng)用；另外一種捕獲方法是 Microsoft 的 Visual C++自從 4． 0版就開始支持 Video for Windo