8-邻域边界跟踪算法

Livewire算法是一种常用的图像边缘检测算法，它通过计算每个像素点到目标边缘的最短距离来实现边缘检测。

在Livewire算法中，有两种常见的邻域定义方式，即4邻域和8邻域。

下面将分别对这两种邻域定义方式进行介绍和比较。

1. 4邻域4邻域是指一个像素点的上、下、左、右四个相邻像素点，如图1所示。

在4邻域中，每个像素点与其相邻的像素点之间的距离均为1。

2. 8邻域8邻域是指一个像素点的上、下、左、右以及左上、右上、左下、右下八个相邻像素点，如图2所示。

在8邻域中，每个像素点与其相邻的像素点之间的距离可能为1或者√2。

3. 比较与应用首先我们来看4邻域和8邻域在图像边缘检测中的应用。

在图像边缘检测中，Livewire算法可以根据像素点的灰度值和邻域定义方式计算出每个像素点到目标边缘的最短距离，并最终得到一条连续的边缘路径。

在这个过程中，4邻域和8邻域的选择会直接影响到最终的边缘检测结果。

一般来说，4邻域适用于简单的图像边缘检测，而8邻域适用于复杂的图像边缘检测。

我们来比较4邻域和8邻域在计算效率上的差异。

由于8邻域中包含更多的像素点，因此在进行距离计算时需要考虑更多的情况，这可能会导致计算量的增加。

相对而言，4邻域中的像素点相对较少，计算起来相对简单，因此在计算效率上可能会更高一些。

我们需要根据具体的应用场景来选择合适的邻域定义方式。

如果是对于一些简单的图像进行边缘检测，使用4邻域可能会更加合适；而对于一些复杂的图像，特别是对于曲线或者弧线的边缘检测，使用8邻域可能会更好一些。

Livewire算法中的4邻域和8邻域都有各自的优势和适用场景，可以根据具体的需求选择合适的邻域定义方式，以获得更好的边缘检测效果。

希望通过本文的介绍和比较，能够帮助读者更好地理解和应用Livewire算法中的邻域定义方式。

4. 实际案例分析为了更好地理解4邻域和8邻域在实际图像边缘检测中的应用，我们可以通过具体的案例分析来加深对这两种邻域定义方式的理解。

内边界跟踪和外边界跟踪是图像处理中常用的算法，它们在物体识别、图像分析、目标跟踪等方面具有重要的应用价值。

本文将从算法原理、应用领域和优缺点等方面对内边界跟踪和外边界跟踪进行简要介绍，以期为读者提供全面的了解。

一、内边界跟踪算法内边界跟踪算法是一种用于提取目标内部边界的图像处理算法。

其主要原理是从目标的内部开始，沿着边缘像素依次跟踪，直至回到起点。

常用的内边界跟踪算法包括基于链码的跟踪算法和基于边缘检测的跟踪算法。

1.1 基于链码的内边界跟踪算法基于链码的内边界跟踪算法是一种以目标内部边界像素为起点，按照像素相邻关系依次跟踪的算法。

其核心思想是用一系列数字码来表示像素之间的连续关系，从而构建目标的内部边界路径。

常见的链码编码方式包括4连通链码和8连通链码，分别适用于4邻域和8邻域的像素跟踪。

链码编码具有简洁高效的特点，适用于快速提取目标内部边界。

1.2 基于边缘检测的内边界跟踪算法基于边缘检测的内边界跟踪算法是一种在边缘检测的基础上进行跟踪的算法。

其主要步骤包括对目标进行边缘检测，然后从边缘像素出发进行跟踪，最终得到目标的内部边界路径。

常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等，它们能够有效提取目标的边缘信息，为内边界跟踪提供了可靠的输入数据。

二、外边界跟踪算法外边界跟踪算法是一种以目标外部边界为起点，沿着边缘像素逐步跟踪的图像处理算法。

其主要原理是从目标的外部开始，按照像素相邻关系逐步跟踪，直至回到起点。

常用的外边界跟踪算法包括基于边缘填充的跟踪算法和基于边缘内外关系的跟踪算法。

2.1 基于边缘填充的外边界跟踪算法基于边缘填充的外边界跟踪算法是一种在目标外部进行像素填充，然后从填充后的边缘像素开始进行跟踪的算法。

其核心思想是通过填充操作将目标的外部边界转化为内部边界，从而利用内边界跟踪算法进行处理。

这种方法能够简化外边界跟踪的流程，提高跟踪的准确性和稳定性。

2.2 基于边缘内外关系的外边界跟踪算法基于边缘内外关系的外边界跟踪算法是一种根据目标边缘像素的内外关系进行跟踪的算法。

重点一坐标及投影变换1．坐标变换实质是建立两个平面点之间的一一对应关系，包括几何纠正和投影转换，他们是空间数据处理的基本内容之一。

几何纠正是对数据坐标转换和图纸变形误差的纠正。

投影变换是指投影方式的变换2．仿射变换。

在几何上定义为两个向量空间之间的一个仿射变换或者仿射映射，由一个线性变换接上一个平移组成。

是GIS 数据处理中使用最多的一种几何纠正方法。

它的主要特性为：同时考虑到因地突变形而引起的实际比例尺在x 方向和y 方向上的变形，因此纠正后的坐标数据在不同方向上的长度比将发生变化。

注：一般的GIS 软件都有仿射变换、相似变换和二次变换等几何纠正功能3．大地基准面(Geodetic datum) ，设计用为最密合部份或全部大地水准面的数学模式。

它由椭球体本身及椭球体和地表上一点视为原点间之关系来定义。

此关系能以6 个量来定义，通常(但非必然)是大地纬度、大地经度、原点高度、原点垂线偏差之两分量及原点至某点的大地方位角。

每个国家或地区均有各自的基准面，我们通常称谓的北京54 坐标系、西安80 坐标系，指的就是两个大地基准面。

4．我国采用的椭球体及坐标系我国参照前苏联从1953 年起采用克拉索夫斯基( Krassovsky) 椭球体建立了我国的北京54 坐标系。

1978 年采用国际大地测量协会推荐的1975 地球椭球体(IAG75) 建立了我国新的大地坐标系－－西安80 坐标系。

目前大地测量基本上仍以北京54 坐标系作为参照，北京54 与西安80 坐标之间的转换可查阅国家测绘局公布的对照表。

WGS1984 基准面采用WGS84 椭球体，它是一地心坐标系，即以地心作为椭球体中心，目前GPS测量数据多以WGS1984 为基准。

5．椭球体与基准面的关系。

椭球体与基准面之间的关系是一对多的关系，也就是基准面是在椭球体基础上建立的，但椭球体不能代表基准面，同样的椭球体能定义不同的基准面。

6．地图投影，就是指建立地球表面(或其他星球表面或天球面) 上的点与投影平面(即地图平面)上点之间的一一对应关系的方法。

服饰图案的机器视觉自动寻边切割技术高飞;裘建新;李健【摘要】设计了光学系统、机器视觉系统,与激光裁剪机本体构成服饰图案的机器视觉自动寻边切割系统.主要研究了利用数字图像处理技术,采用滤波、边缘检测和边缘跟踪等数字图像处理算法,对摄取的图像进行处理,有效地提取前景与背景区分明显且轮廓连续的图案待切割目标的边缘信息,并对边缘信息进行矢量化处理,进而控制SPIN1006激光裁剪机,对被切割物体进行精确激光切割.该技术实现了对异形满版服饰图案的自动寻边切割.【期刊名称】《轻工机械》【年(卷),期】2014(032)001【总页数】6页(P48-53)【关键词】服装加工设备;激光切割;自动寻边;机器视觉;服饰图案【作者】高飞;裘建新;李健【作者单位】上海工程技术大学服装学院,上海201620;上海工程技术大学服装学院,上海201620;上海市纺织科学研究院纺织科技发展中心,上海200082【正文语种】中文【中图分类】TS941.56;TP29服饰材料各异，形式多种多样，图案丰富多彩。

目前，服饰图案的工业化生产，主要还是依靠手工裁剪已经制造好的服饰图案来实现的。

为了提高满版异形服饰图案的裁割生产效率及其切割质量，节省劳动力，迫切需要开发服饰图案自动切割技术及其装备。

为了解决这个生产实际难题，文章将机器视觉、计算机数字图像处理与激光加工技术结合起来，形成服装CAM新技术。

它具有高效智能、加工方便的特点。

不仅在服装加工制造业，而且在其他各类材料加工中，都有广泛的产业应用前景和技术指导意义。

1 服饰图案的机器视觉自动寻边切割系统基于机器视觉的服饰图案自动寻边切割技术的具体实现方法是:利用CCD机器视觉系统采集图像，然后利用数字图像处理技术提取寻边切割参数，继而控制切割设备实现自动寻边切割。

对激光切割机的控制是由计算机向其传递连续的切割点的坐标值来实现走刀的。

图1为装有机器视觉系统的激光切割设备SPIN1006。

图2为光学与机器视觉成像系统。

八领域的内边缘跟踪算法一、引言内边缘跟踪是图像处理中的一项重要任务，其目的是在图像中提取出物体的轮廓。

八领域的内边缘跟踪算法是一种经典的算法，其简单易懂、计算量小、效果好等特点使得其在实际应用中得到了广泛的应用。

二、八领域内边缘跟踪算法原理1.基本原理八领域内边缘跟踪算法基于以下两个原则：（1）从左上角开始遍历像素点，按顺序依次访问每个像素点；（2）对于当前像素点，先查找其周围8个像素点，若有任意一个像素点与当前像素点相邻且值为1，则将该像素点标记为当前像素点，并结束该轮遍历。

2.具体步骤（1）从左上角开始遍历图像中的所有像素点；（2）对于当前遍历到的像素点，查找其周围8个相邻像素点；（3）如果存在至少一个相邻像素值为1，则将该相邻像素标记为当前位置，并结束本次遍历；（4）如果不存在任何一个相邻像素值为1，则将该位置标记为背景像素，继续遍历下一个像素点；（5）重复以上步骤，直到遍历完整个图像。

三、八领域内边缘跟踪算法实现1.伪代码实现以下是八领域内边缘跟踪算法的伪代码实现：for i in range(1, height-1):for j in range(1, width-1):if img[i][j] == 1:if img[i-1][j-1]==0 and img[i-1][j]==0 and img[i-1][j+1]==0 and \img[i][j-1]==0 and img[i][j+1]==0 and \img[i+1][j-1]==0 and img[i+1][j]==0 andimg[i+1][j+1]==0:# 当前点为孤立点，标记为背景像素edge_img[i][j] = 0else:# 当前点有至少一个相邻像素值为 1，标记为边缘像素 edge_img[i][j] = 2552.代码实现以下是Python语言中八领域内边缘跟踪算法的代码实现：def eight_neighborhood_edge_detection(img):height, width = img.shape[:2]edge_img = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8)for i in range(1, height - 2):for j in range(1, width - 2):if img[i][j] == 1:if img[i - 1][j - 1] == 0 and img[i - 1][j] == 0 and img[i - 1][j + 1] == 0 and \img[i][j - 1] == 0 and img[i][j + 1] == 0 and \img[i + 1][j - 1] == 0 and img[i + 1][j] == 0 and img[i + 1][j + 1] == 0:# 当前点为孤立点，标记为背景像素edge_img[i][j] = 0else:# 当前点有至少一个相邻像素值为1，标记为边缘像素edge_img[i][j] =255return edge_img四、八领域内边缘跟踪算法优化八领域内边缘跟踪算法的计算量比较小，但是其存在一些问题需要优化：（1）对于孤立点的处理：如果当前像素点周围都是背景像素，则该像素点会被标记为背景像素。

二维点集内轮廓和外轮廓计算一、引言在计算机图形学和计算机视觉领域，轮廓计算是一个重要的任务。

通过对二维点集的内轮廓和外轮廓进行计算，可以得到物体的形状信息，进而进行形状分析、目标检测等应用。

本文将介绍二维点集内轮廓和外轮廓的计算方法及其应用。

二、内轮廓的计算内轮廓是指位于二维点集内部的轮廓线。

计算内轮廓的方法主要包括边界跟踪算法和填充算法。

1. 边界跟踪算法边界跟踪算法是一种基于边界点的方法，通过从某一个起始点出发，按照一定的规则沿着边界点进行跟踪，直到回到起始点为止。

常用的边界跟踪算法有逐边界点法、四邻域法和八邻域法等。

- 逐边界点法：从某一边界点开始，按照某种规则选择下一个边界点，直到回到起始点为止。

这种方法适用于边界点比较稀疏的情况。

- 四邻域法：在二维空间中，每个点都有四个邻域点，即上下左右四个方向的点。

四邻域法是指从某一边界点出发，按照上下左右四个方向选择下一个边界点，直到回到起始点为止。

- 八邻域法：八邻域法是在四邻域法的基础上，增加了对角线方向的点。

即从某一边界点出发，按照上下左右及对角线八个方向选择下一个边界点，直到回到起始点为止。

2. 填充算法填充算法是一种通过扫描点集内部的方法，将内部的点填充为轮廓点。

常用的填充算法有扫描线填充算法和种子填充算法。

- 扫描线填充算法：扫描线填充算法是通过扫描线的方式，从上到下逐行扫描点集内部的点。

当遇到边界点时，将其标记为轮廓点。

这种算法适用于点集内部较为密集的情况。

- 种子填充算法：种子填充算法是从一个种子点开始，按照某种规则扩散填充，直到遇到边界点为止。

常用的种子填充算法有四邻域种子填充算法和八邻域种子填充算法。

三、外轮廓的计算外轮廓是指包围二维点集的轮廓线。

计算外轮廓的方法主要包括凸包算法和边界跟踪算法。

1. 凸包算法凸包算法是一种通过寻找点集的最外层边界点构成的凸多边形的方法。

常用的凸包算法有Graham扫描算法、Jarvis步进算法和QuickHull算法等。