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qt图像算法—图像的轮廓跟踪之c++实现（不调包）（二）

【源码下载】GitCode，关键词【qt图像算法】

整套项目源码内容包含

[1].根据算法原理，编写纯c++源码，不调用外源库opencv 等；
[2].包括各种图像处理的基本算法，包含腐蚀膨胀，缩放，转置，镜像，平移，均衡变化，灰度拉升，灰度阈值，灰度非线性，转灰度，灰度线性，旋转，简单平滑，高斯平滑，轮廓跟踪，种子算法，hough直线检测，拉普拉斯，带方向边缘检测，常规边缘检测(梯度算子、Roberts算子和Sobel算子)，中值滤波，反色操作等；
[3].程序中有完整的注释，便于大家很好理解代码。

第一部内容可参见博客：qt图像算法—图像的轮廓跟踪之c++实现（不调包）（一）-CSDN博客

轮廓跟踪是利用区域边界点的连通性搜索区域轮廓的方法。重点在于对下一个轮廓点的搜索，方法的描述可见下：

1）获得上一边界点到当前边界点的链码

2）将链码加4反向再减1，并以此链码为起点对邻域进行搜索

3）获得下一个边界点并返回下一个边界点相对当前点的链码

//寻找下一个轮廓点
int MainWindow::NextPoint(QImage* image,int x,int y,int n,unsigned char* color1)
{
    int directData[8][2]={
        {1,0},
        {1,-1},
        {0,-1},
        {-1,-1},
        {-1,0},
        {-1,1},
        {0,1},
        {1,1}
    };
    QColor color;
    int startIndex=n+3+8;
    int i;
    for(i=0;i<=7;i++)
    {
        int inde=(startIndex-i)%8;
        int nx = x+directData[inde][0];
        int ny = y+directData[inde][1];
        if(nx>=0 && nx<image->width() && ny>=0 && ny<image->height())
        {
            color = QColor(image->pixel(nx,ny));

            if(abs(color1[0] - color.red())<50)
            {
                return inde;
            }
        }
    }
    return 9;
}

单区域轮廓跟踪：如果已知图像中某区域的一个边界点，并且知道一个从区域外到达此边界点的链码，通过循环调用NextPoint方法，就可以得到区域的完整轮廓信息。主要步骤有以下：

1）以当前轮廓点位中心在邻域内搜索下一个轮廓点

2）若得下一个轮廓点的链码并保存在链码表中

3）若下一个轮廓点为起始点，则轮廓跟踪完成；否则，将当前点移动到下一个轮廓点，并重复1）和2）步骤

//单区域轮廓跟踪
int* MainWindow:: SingleTrack(QImage* image,int x,int y,int n, unsigned char* color)
{
    int directData[8][2]={
        {1,0},
        {1,-1},
        {0,-1},
        {-1,-1},
        {-1,0},
        {-1,1},
        {0,1},
        {1,1}
    };
    int* track = new int[9999];
    int k=0;
    int nx=x,ny=y;
    int inde=n;
    track[0]=x;
    track[1]=y;
    do
    {
        inde=NextPoint(image,nx,ny,inde, color);
        if(inde==9) break;
        track[k+3]=inde;
        k++;
        nx+=directData[inde][0];
        ny+=directData[inde][1];
    }
    while(nx!=x||ny!=y);
    track[2]=k;
    return track;
}

多区域轮廓跟踪的步骤有以下几个：

1）搜索起点并确定起始方向链表

2）单区域轮廓跟踪

3）绘制区域轮廓

4）区域填充

//多区域轮廓跟踪
QImage* MainWindow:: TrackSearch(QImage* image)
{
    QImage* newimage = new QImage(image->width(),image->height(),QImage::Format_ARGB32);
    QImage* newimage1 = new QImage(image->width(),image->height(),QImage::Format_ARGB32);
    unsigned char* flag = new  unsigned char[image->width()*image->height()];
    int x1,y1,inde;
    int* track;
    memset(flag,0,sizeof(unsigned char)*image->width()*image->height());
    unsigned char* color=new  unsigned char[3];
    color[0] = 0;
    color[1] = 0;
    color[2] = 0;
    unsigned char* fillColor=new unsigned char[3];
    fillColor[0]=255;
    fillColor[1]=255;
    fillColor[2]=255;
    QColor color2;
    int i =0;
    while(i<image->width()*image->height())
    {

			y1=i/image->width();
			x1=i%image->width();
            color2 = QColor(image->pixel(x1,y1));
            int r= color2.red();

            if(abs(color2.blue()- color[0])<50)
            {
                y1=i/image->width();
                x1=i%image->width();
                inde = x1>0?0:6;
				track = SingleTrack(image,x1,y1,inde,color);
				newimage = FillArea(image,track,255,50);
			// newimage1 = DrawTrack(  image,track);
            }
           i+=1;
    }
    return newimage;
}

调用代码：

void MainWindow::paintEvent(QPaintEvent *)
{
    QPainter painter(this);
    QImage image;;
    image.load("E:/BaiduNetdiskDownload/imgeCode/xyl3.bmp");
//    QImage* image1 = greyScale(&image);
    painter.drawImage(10,10, image);
    QImage* image2 = TrackSearch(&image);
    painter.drawImage(360,10,*image2);
}

运行结果：

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