图像的论轮廓提取算法与代码

第7章 边沿检测与提取，轮廓跟踪

我们在第三章介绍平滑与锐化时引入了模板操作，今天还要用到它。

7.1 边沿检测

我们给出一个模板

和一幅图象

。不难发现原图中左边暗，右边亮，中间存在着一条明显的边界。进行模板操作后的结果如下：

。

可以看出，第3、4列比其他列的灰度值高很多，人眼观察时，就能发现一条很明显的亮边，其它区域都很暗，这样就起到了边沿检测的作用。

为什么会这样呢？仔细看看那个模板就明白了，它的意思是将右邻点的灰度值减左邻点的灰度值作为该点的灰度值。在灰度相近的区域内，这么做的结果使得该点的灰度值接近于0；而在边界附近，灰度值有明显的跳变，这么做的结果使得该点的灰度值很大，这样就出现了上面的结果。

这种模板就是一种边沿检测器，它在数学上的涵义是一种基于梯度的滤波器，又称边沿算子，你没有必要知道梯度的确切涵义，只要有这个概念就可以了。梯度是有方向的，和边沿的方向总是正交(垂直)的，例如，对于上面那幅图象的转置图象，边是水平方向的，我们可以用梯度是垂直方向的模板

检测它的边沿。

例如，一个梯度为45度方向模板

，可以检测出135度方向的边沿。

1. Sobel算子

在边沿检测中，常用的一种模板是Sobel 算子。Sobel 算子有两个，一个是检测水平边沿的

；另一个是检测垂直平边沿的

。与

和

相比，Sobel算子对于象素的位置的影响做了加权，因此效果更好。

Sobel算子另一种形式是各向同性Sobel(Isotropic Sobel)算子，也有两个，一个是检测水平边沿的

，另一个是检测垂直平边沿的

。各向同性Sobel算子和普通Sobel算子相比，它的位置加权系数更为准确，在检测不同方向的边沿时梯度的幅度一致。

下面的几幅图中，图7.1为原图；图7.2为普通Sobel算子处理后的结果图；图7.3为各向同性Sobel算子处理后的结果图。可以看出Sobel算子确实把图象中的边沿提取了出来。



图7.1 原图



图7.2 普通Sobel算子处理后的结果图





图7.3 各向同性Sobel算子处理后的结果图

在程序中仍然要用到第3章介绍的通用3×3模板操作函数TemplateOperation，所做的操作只是增加几个常量标识及其对应的模板数组，这里就不再给出了。

2. 高斯拉普拉斯算子

由于噪声点(灰度与周围点相差很大的点)对边沿检测有一定的影响，所以效果更好的边沿检测器是高斯拉普拉斯(LOG)算子。它把我们在第3章中介绍的高斯平滑滤波器和拉普拉斯锐化滤波器结合了起来，先平滑掉噪声，再进行边沿检测，所以效果会更好。

常用的LOG算子是5×5的模板，如下所示

。到中心点的距离与位置加权系数的关系用曲线表示为图7.4。是不是很象一顶墨西哥草帽？所以，LOG又叫墨西哥草帽滤波器。



图7.4 LOG到中心点的距离与位置加权系数的关系曲线

图7.5为图7.1用LOG滤波器处理后的结果。



图7.5 图7.1用LOG滤波器处理后的结果图

LOG的算法和普通模板操作的算法没什么不同，只不过把3×3改成了5×5，这里就不再给出了。读者可以参照第3章的源程序自己来完成。

7.2 Hough变换

Hough变换用来在图象中查找直线。它的原理很简单：假设有一条与原点距离为s，方向角为θ的一条直线，如图7.6所示。



图7.6 一条与原点距离为s，方向角为θ的一条直线

直线上的每一点都满足方程



(7.1)

利用这个事实，我们可以找出某条直线来。下面将给出一段程序，用来找出图象中最长的直线(见图7.7)。找到直线的两个端点，在它们之间连一条红色的直线。为了看清效果，将结果描成粗线，如图7.8所示。

图7.7 原图

图7.8 Hough变换的结果

可以看出，找到的确实是最长的直线。方法是，开一个二维数组做为计数器，第一维是角度，第二维是距离。先计算可能出现的最大距离为

，用来确定数组第二维的大小。对于每一个黑色点，角度的变化范围从00到1780(为了减少存储空间和计算时间，角度每次增加20而不是10)，按方程(7.1)求出对应的距离s来，相应的数组元素[s][

]加1。同时开一个数组Line，计算每条直线的上下两个端点。所有的象素都算完后，找到数组元素中最大的，就是最长的那条直线。直线的端点可以在Line中找到。要注意的是，我们处理的虽然是二值图，但实际上是256级灰度图，不过只用到了0和255两种颜色。

BOOL Hough(HWND hWnd)

{

//定义一个自己的直线结构

typedef struct{

int topx; //最高点的x坐标

int topy; //最高点的y坐标

int botx; //最低点的x坐标

int boty; //最低点的y坐标

}MYLINE;

DWORD OffBits,BufSize;

LPBITMAPINFOHEADER lpImgData;

LPSTR lpPtr;

HDC hDc;

LONG x,y;

long i,maxd;

int k;

int Dist,Alpha;

HGLOBAL hDistAlpha,hMyLine;

Int *lpDistAlpha;

MYLINE *lpMyLine,*TempLine,MaxdLine;

static LOGPEN rlp={PS_SOLID,1,1,RGB(255,0,0)};

HPEN rhp;

//我们处理的实际上是256级灰度图，不过只用到了0和255两种颜色。

if( NumColors!=256){

MessageBox(hWnd,"Must be a mono bitmap with grayscale palette!",

"Error Message",MB_OK|MB_ICONEXCLAMATION);

return FALSE;

}

//计算最大距离

Dist=(int)(sqrt((double)bi.biWidth*bi.biWidth+

(double)bi.biHeight*bi.biHeight)+0.5);

Alpha=180 /2 ; //0 到 to 178 度，步长为2度

//为距离角度数组分配内存

if((hDistAlpha=GlobalAlloc(GHND,(DWORD)Dist*Alpha*

sizeof(int)))==NULL){

MessageBox(hWnd,"Error alloc memory!","Error Message",

MB_OK|MB_ICONEXCLAMATION);

return FALSE;

}

//为记录直线端点的数组分配内存

if((hMyLine=GlobalAlloc(GHND,(DWORD)Dist*Alpha*

sizeof(MYLINE)))==NULL){

GlobalFree(hDistAlpha);

return FALSE;

}

OffBits=bf.bfOffBits-sizeof(BITMAPFILEHEADER);

//BufSize为缓冲区大小

BufSize=OffBits+bi.biHeight*LineBytes;

lpImgData=(LPBITMAPINFOHEADER)GlobalLock(hImgData);

lpDistAlpha=(int *)GlobalLock(hDistAlpha);

lpMyLine=(MYLINE *)GlobalLock(hMyLine);

for (i=0;i<(long)Dist*Alpha;i++){

TempLine=(MYLINE*)(lpMyLine+i);

(*TempLine).boty=32767; //初始化最低点的y坐标为一个很大的值

}

for (y=0;y<bi.biHeight;y++){

//lpPtr指向位图数据

lpPtr=(char *)lpImgData+(BufSize-LineBytes-y*LineBytes);

for (x=0;x<bi.biWidth;x++)

if(*(lpPtr++)==0) //是个黑点

for (k=0;k<180;k+=2){

//计算距离i

i=(long)fabs((x*cos(k*PI/180.0)+y*sin(k*PI/180.0)));

//相应的数组元素加1

*(lpDistAlpha+i*Alpha+k/2)=*(lpDistAlpha+i*Alpha+k/2)+1;

TempLine=(MYLINE*)(lpMyLine+i*Alpha+k/2);

if(y> (*TempLine).topy){

//记录该直线最高点的x,y坐标

(*TempLine).topx=x;

(*TempLine).topy=y;

}

if(y< (*TempLine).boty){

//记录该直线最低点的x,y坐标

(*TempLine).botx=x;

(*TempLine).boty=y;

}

}

}

maxd=0;

for (i=0;i<(long)Dist*Alpha;i++){

TempLine=(MYLINE*)(lpMyLine+i);

k=*(lpDistAlpha+i);

if(k > maxd){

//找到数组元素中最大的，及相应的直线端点

maxd=k;

MaxdLine.topx=(*TempLine).topx;

MaxdLine.topy=(*TempLine).topy;

MaxdLine.botx=(*TempLine).botx;

MaxdLine.boty=(*TempLine).boty;

}

}

hDc = GetDC(hWnd);

rhp = CreatePenIndirect(&rlp);

SelectObject(hDc,rhp);

MoveToEx(hDc,MaxdLine.botx,MaxdLine.boty,NULL);

//在两端点之间画一条红线用来标识

LineTo(hDc,MaxdLine.topx,MaxdLine.topy);

DeleteObject(rhp);

ReleaseDC(hWnd,hDc);

//释放内存及资源

GlobalUnlock(hImgData);

GlobalUnlock(hDistAlpha);

GlobalFree(hDistAlpha);

GlobalUnlock(hMyLine);

GlobalFree(hMyLine);

return TRUE;

}

如果

是给定的，用上述方法，我们可以找到该方向上最长的直线。

其实Hough变换能够查找任意的曲线，只要你给定它的方程。这里，我们就不详述了。

7.3 轮廓提取

轮廓提取的实例如图7.9、图7.10所示。

图7.9 原图

图7.10 轮廓提取

轮廓提取的算法非常简单，就是掏空内部点：如果原图中有一点为黑，且它的8个相邻点都是黑色时(此时该点是内部点)，则将该点删除。要注意的是，我们处理的虽然是二值图，但实际上是256级灰度图，不过只用到了0和255两种颜色。源程序如下：

BOOL Outline(HWND hWnd)

{

DWORD OffBits,BufSize;

LPBITMAPINFOHEADER lpImgData;

LPSTR lpPtr;

HLOCAL hTempImgData;

LPBITMAPINFOHEADER lpTempImgData;

LPSTR lpTempPtr;

HDC hDc;

HFILE hf;

LONG x,y;

int num;

int nw,n,ne,w,e,sw,s,se;

//我们处理的实际上是256级灰度图，不过只用到了0和255两种颜色。

if( NumColors!=256){

MessageBox(hWnd,"Must be a mono bitmap with grayscale palette!",

"Error Message",MB_OK|MB_ICONEXCLAMATION);

return FALSE;

}

OffBits=bf.bfOffBits-sizeof(BITMAPFILEHEADER);

//BufSize为缓冲区大小

BufSize=OffBits+bi.biHeight*LineBytes;

//为新图缓冲区分配内存

if((hTempImgData=LocalAlloc(LHND,BufSize))==NULL)

{

MessageBox(hWnd,"Error alloc memory!","Error Message",MB_OK|

MB_ICONEXCLAMATION);

return FALSE;

}

lpImgData=(LPBITMAPINFOHEADER)GlobalLock(hImgData);

lpTempImgData=(LPBITMAPINFOHEADER)LocalLock(hTempImgData);

//拷贝头信息和位图数据

memcpy(lpTempImgData,lpImgData,BufSize);

for (y=1;y<bi.biHeight-1;y++){ //注意y的范围是从1到高度-2

//lpPtr指向原图数据，lpTempPtr指向新图数据

lpPtr=(char *)lpImgData+(BufSize-LineBytes-y*LineBytes);

lpTempPtr=(char *)lpTempImgData+(BufSize-LineBytes-y*LineBytes);

for (x=1;x<bi.biWidth-1;x++){

if(*(lpPtr+x)==0){ //是个黑点

//查找八个相邻点

nw=(unsigned char)*(lpPtr+x+LineBytes-1);

n=(unsigned char)*(lpPtr+x+LineBytes);

ne=(unsigned char)*(lpPtr+x+LineBytes+1);

w=(unsigned char)*(lpPtr+x-1);

e=(unsigned char)*(lpPtr+x+1);

sw=(unsigned char)*(lpPtr+x-LineBytes-1);

s=(unsigned char)*(lpPtr+x-LineBytes);

se=(unsigned char)*(lpPtr+x-LineBytes+1);

num=nw+n+ne+w+e+sw+s+se;

if(num==0) //说明都是黑点

*(lpTempPtr+x)=(unsigned char)255; //删除该黑点

}

}

}

if(hBitmap!=NULL)

DeleteObject(hBitmap);

hDc=GetDC(hWnd);

//创立一个新的位图

hBitmap=CreateDIBitmap(hDc,(LPBITMAPINFOHEADER)lpTempImgData,

(LONG)CBM_INIT,

(LPSTR)lpTempImgData+

sizeof(BITMAPINFOHEADER)+

NumColors*sizeof(RGBQUAD),

(LPBITMAPINFO)lpTempImgData,

DIB_RGB_COLORS);

hf=_lcreat("c:\\outline.bmp",0);

_lwrite(hf,(LPSTR)&bf,sizeof(BITMAPFILEHEADER));

_lwrite(hf,(LPSTR)lpTempImgData,BufSize);

_lclose(hf);

//释放内存和资源

ReleaseDC(hWnd,hDc);

LocalUnlock(hTempImgData);

LocalFree(hTempImgData);

GlobalUnlock(hImgData);

return TRUE;

}

7.4 种子填充

种子填充算法用来在封闭曲线形成的环中填充某中颜色，在这里我们只填充黑色。

种子填充其实上是图形学中的算法，其原理是：准备一个堆栈，先将要填充的点push进堆栈中；以后，每pop出一个点，将该点涂成黑色，然后按左上右下的顺序查看它的四个相邻点，若为白(表示还没有填充)，则将该邻点push进栈。一直循环，直到堆栈为空。此时，区域内所有的点都被涂成了黑色。

这里，我们自己定义了一些堆栈的数据结构和操作，实现了堆栈的初始化、push、pop、判断是否为空、及析构。

//堆栈结构

typedef struct{

HGLOBAL hMem; //堆栈全局内存句柄

POINT *lpMyStack; //指向该句柄的指针

LONG ElementsNum; //堆栈的大小

LONG ptr; //指向栈顶的指针

}MYSTACK;

//初始化堆栈的操作，第二个参数指定堆栈的大小

BOOL InitStack(HWND hWnd,LONG StackLen)

{

SeedFillStack.ElementsNum=StackLen; //将堆栈的大小赋值

if((SeedFillStack.hMem=GlobalAlloc(GHND,SeedFillStack.ElementsNum*

sizeof(POINT)))==NULL)

{

//内存分配错误，返回FALSE;

MessageBox(hWnd,"Error alloc memory!","ErrorMessage",MB_OK|

MB_ICONEXCLAMATION);

return FALSE;

}

SeedFillStack.lpMyStack=(POINT *)GlobalLock(SeedFillStack.hMem);

//缓冲区全部清零

memset(SeedFillStack.lpMyStack,0,SeedFillStack.ElementsNum*

sizeof(POINT));

//堆顶指针为零

SeedFillStack.ptr=0;

//成功，返回TRUE

return TRUE;

}

//析构函数

void DeInitStack()

{

//释放内存，重置堆栈大小及栈顶指针。

GlobalUnlock(SeedFillStack.hMem);

GlobalFree(SeedFillStack.hMem);

SeedFillStack.ElementsNum=0;

SeedFillStack.ptr=0;

}

//push操作

BOOL MyPush(POINT p)

{

POINT *TempPtr;

if(SeedFillStack.ptr>=SeedFillStack.ElementsNum)

return FALSE; //栈已满，返回FALSE

//进栈，栈顶指针加1

TempPtr=(POINT *)(SeedFillStack.lpMyStack+SeedFillStack.ptr++);

(*TempPtr).x=p.x;

(*TempPtr).y=p.y;

return TRUE;

}

//pop操作

POINT MyPop()

{

POINT InvalidP;

InvalidP.x=-1;

InvalidP.y=-1;

if(SeedFillStack.ptr<=0)

return InvalidP; //栈为空，返回无效点

SeedFillStack.ptr--; //栈顶指针减1

//返回栈顶点

return *(SeedFillStack.lpMyStack+SeedFillStack.ptr);

}

//判断堆栈是否为空

BOOL IsStackEmpty()

{

return (SeedFillStack.ptr==0)?TRUE:FALSE;

}

如果读者对堆栈的概念还不清楚，请参阅有关数据结构方面的书籍，这里就不详述了。

要注意的是：(1)要填充的区域是封闭的；(2)我们处理的虽然是二值图，但实际上是256级灰度图，不过只用到了0和255两种颜色；(3)在菜单中选择种子填充命令时，提示用户用鼠标点取一个要填充区域中的点，处理是在WM_LBUTTONDOWN中。

MYSTACK SeedFillStack;

BOOL SeedFill(HWND hWnd)

{

DWORD OffBits,BufSize;

LPBITMAPINFOHEADER lpImgData;

HLOCAL hTempImgData;

LPBITMAPINFOHEADER lpTempImgData;

LPSTR lpTempPtr,lpTempPtr1;

HDC hDc;

HFILE hf;

POINT CurP,NeighborP;

//我们处理的实际上是256级灰度图，不过只用到了0和255两种颜色。

if( NumColors!=256){

MessageBox(hWnd,"Must be a mono bitmap with grayscale palette!",

"Error Message",MB_OK|MB_ICONEXCLAMATION);

return FALSE;

}

OffBits=bf.bfOffBits-sizeof(BITMAPFILEHEADER);

//BufSize为缓冲区大小

BufSize=OffBits+bi.biHeight*LineBytes;

//为新图缓冲区分配内存

if((hTempImgData=LocalAlloc(LHND,BufSize))==NULL)

{

MessageBox(hWnd,"Error alloc memory!","Error Message",MB_OK|

MB_ICONEXCLAMATION);

return FALSE;

}

lpImgData=(LPBITMAPINFOHEADER)GlobalLock(hImgData);

lpTempImgData=(LPBITMAPINFOHEADER)LocalLock(hTempImgData);

//拷贝头信息和位图数据

memcpy(lpTempImgData,lpImgData,BufSize);

if(!InitStack(hWnd,(LONG)bi.biHeight*bi.biWidth)){ //初始化堆栈

//若失败，释放内存，返回

LocalUnlock(hTempImgData);

LocalFree(hTempImgData);

GlobalUnlock(hImgData);

return FALSE;

}

lpTempPtr=(char*)lpTempImgData+

(BufSize-LineBytes-SeedPoint.y*LineBytes)+SeedPoint.x;

if(*lpTempPtr==0){

//鼠标点到了黑点上，提示用户不能选择边界上的点，返回FALSE

MessageBox(hWnd,"The point you select is a contour point!",

"Error Message",MB_OK|MB_ICONEXCLAMATION);

LocalUnlock(hTempImgData);

LocalFree(hTempImgData);

GlobalUnlock(hImgData);

DeInitStack();

return FALSE;

}

//push该点(用户用鼠标选择的，处理是在WM_LBUTTONDOWN中

MyPush(SeedPoint);

while(!IsStackEmpty()) //堆栈不空则一直处理

{

CurP=MyPop(); //pop栈顶的点

lpTempPtr=(char*)lpTempImgData+

(BufSize-LineBytes-CurP.y*LineBytes)+CurP.x;

//将该点涂黑

*lpTempPtr=(unsigned char)0;

//左邻点

if(CurP.x>0) //注意判断边界

{

NeighborP.x=CurP.x-1;

NeighborP.y=CurP.y;

lpTempPtr1=lpTempPtr-1;

if(*lpTempPtr1!=0) //如果为白，表示还没有填，进栈

MyPush(NeighborP);

}

//上邻点

if(CurP.y>0) //注意判断边界

{

NeighborP.x=CurP.x;

NeighborP.y=CurP.y-1;

lpTempPtr1=lpTempPtr+LineBytes;

if(*lpTempPtr1!=0) //如果为白，表示还没有填，进栈

MyPush(NeighborP);

}

//右邻点

if(CurP.x<bi.biWidth-1) //注意判断边界

{

NeighborP.x=CurP.x+1;

NeighborP.y=CurP.y;

lpTempPtr1=lpTempPtr+1;

if(*lpTempPtr1!=0) //如果为白，表示还没有填，进栈

MyPush(NeighborP);

}

//下邻点

if(CurP.y<bi.biHeight-1) //注意判断边界

{

NeighborP.x=CurP.x;

NeighborP.y=CurP.y+1;

lpTempPtr1=lpTempPtr-LineBytes;

if(*lpTempPtr1!=0) //如果为白，表示还没有填，进栈

MyPush(NeighborP);

}

}

//析构堆栈，释放内存

DeInitStack();

if(hBitmap!=NULL)

DeleteObject(hBitmap);

hDc=GetDC(hWnd);

//创建新的位图

hBitmap=CreateDIBitmap(hDc,(LPBITMAPINFOHEADER)lpTempImgData,

(LONG)CBM_INIT,

(LPSTR)lpTempImgData+

sizeof(BITMAPINFOHEADER)+

NumColors*sizeof(RGBQUAD),

(LPBITMAPINFO)lpTempImgData,

DIB_RGB_COLORS);

hf=_lcreat("c:\\seed.bmp",0);

_lwrite(hf,(LPSTR)&bf,sizeof(BITMAPFILEHEADER));

_lwrite(hf,(LPSTR)lpTempImgData,BufSize);

_lclose(hf);

//释放内存和资源

ReleaseDC(hWnd,hDc);

LocalUnlock(hTempImgData);

LocalFree(hTempImgData);

GlobalUnlock(hImgData);

return TRUE;

}

7.5 轮廓跟踪

轮廓跟踪，顾名思义就是通过顺序找出边缘点来跟踪出边界。图7.9经轮廓跟踪后得到的结果如图7.11所示。



图7.11 图7.9轮廓跟踪后的结果

一个简单二值图象闭合边界的轮廓跟踪算法很简单：首先按从上到下，从左到右的顺序搜索，找到的第一个黑点一定是最左上方的边界点，记为A。它的右，右下，下，左下四个邻点中至少有一个是边界点，记为B。从开始B找起，按右，右下，下，左下，左，左上，上，右上的顺序找相邻点中的边界点C。如果C就是A点，则表明已经转了一圈，程序结束；否则从C点继续找，直到找到A为止。判断是不是边界点很容易：如果它的上下左右四个邻居都是黑点则不是边界点，否则是边界点。源程序如下，其中函数IsContourP用来判断某点是不是边界点。

BOOL Contour(HWND hWnd)

{

DWORD OffBits，BufSize;

LPBITMAPINFOHEADER lpImgData;

LPSTR lpPtr;

HLOCAL hTempImgData;

LPBITMAPINFOHEADER lpTempImgData;

LPSTR lpTempPtr;

HDC hDc;

HFILE hf;

LONG x,y;

POINT StartP,CurP;

BOOL found;

int i;

int direct[8][2]={{1,0},{1,1},{0,1},{-1,1},{-1,0},{-1,-1},{0,-1},{1,-1}};

//我们处理的实际上是256级灰度图，不过只用到了0和255两种颜色。

if( NumColors!=256){

MessageBox(hWnd,"Must be a mono bitmap with grayscale palette!",

"Error Message",MB_OK|MB_ICONEXCLAMATION);

return FALSE;

}

//到位图数据的偏移值

OffBits=bf.bfOffBits-sizeof(BITMAPFILEHEADER);

//缓冲区大小

BufSize=OffBits+bi.biHeight*LineBytes;

//为新图缓冲区分配内存

if((hTempImgData=LocalAlloc(LHND,BufSize))==NULL)

{

MessageBox(hWnd,"Error alloc memory!","Error Message",

MB_OK|MB_ICONEXCLAMATION);

return FALSE;

}

lpImgData=(LPBITMAPINFOHEADER)GlobalLock(hImgData);

lpTempImgData=(LPBITMAPINFOHEADER)LocalLock(hTempImgData);

//新图缓冲区初始化为255

memset(lpTempImgData,(BYTE)255,BufSize);

//拷贝头信息

memcpy(lpTempImgData,lpImgData,OffBits);

//找到标志置为假

found=FALSE;

for (y=0;y<bi.biHeight && !found; y++){

lpPtr=(char *)lpImgData+(BufSize-LineBytes-y*LineBytes);

for (x=0;x<bi.biWidth && !found; x++)

if (*(lpPtr++) ==0) found=TRUE;

//找到了最左上的黑点，一定是个边界点

}

if(found){ //如果找到了，才做处理

//从循环退出时，x，y坐标都做了加1的操作。在这里把它们减1，得到

//起始点坐标StartP

StartP.x=x-1;

StartP.y=y-1;

lpTempPtr=(char*)lpTempImgData+

(BufSize-LineBytes-StartP.y*LineBytes)+StartP.x;

*lpTempPtr=(unsigned char)0; //起始点涂黑

//右邻点

CurP.x=StartP.x+1;

CurP.y=StartP.y;

lpPtr=(char *)lpImgData+(BufSize-LineBytes-CurP.y*LineBytes)+CurP.x;

if(*lpPtr!=0){ //若右邻点为白，则找右下邻点

CurP.x=StartP.x+1;

CurP.y=StartP.y+1;

lpPtr=(char*)lpImgData+

(BufSize-LineBytes-CurP.y*LineBytes)+CurP.x;

if(*lpPtr!=0){ //若仍为白，则找下邻点

CurP.x=StartP.x;

CurP.y=StartP.y+1;

}

else{ //若仍为白，则找左下邻点

CurP.x=StartP.x-1;

CurP.y=StartP.y+1;

}

}

while (! ( (CurP.x==StartP.x) &&(CurP.y==StartP.y))){ //知道找到起始点，

//循环才结束

lpTempPtr=(char*)lpTempImgData+

(BufSize-LineBytes-CurP.y*LineBytes)+CurP.x;

*lpTempPtr=(unsigned char)0;

for(i=0;i<8;i++){

//按右，右上，上，左上，左，左下，下，右下的顺序找相邻点

//direct[i]中存放的是该方向x,y的偏移值

x=CurP.x+direct[i][0];

y=CurP.y+direct[i][1];

//lpPtr指向原图数据，lpTempPtr指向新图数据

lpTempPtr=(char*)lpTempImgData+

(BufSize-LineBytes-y*LineBytes)+x;

lpPtr=(char *)lpImgData+(BufSize-LineBytes-y*LineBytes)+x;

if(((*lpPtr==0)&&(*lpTempPtr!=0))||

((x==StartP.x)&&(y==StartP.y)))

//原图中为黑点，且新图中为白点(表示还没搜索过)时才处理

//另一种可能是找到了起始点

if(IsContourP(x,y,lpPtr)){ //若是个边界点

//记住当前点的位置

CurP.x=x;

CurP.y=y;

break;

}

}

}

}

if(hBitmap!=NULL)

DeleteObject(hBitmap);

hDc=GetDC(hWnd);

//创立一个新的位图

hBitmap=CreateDIBitmap(hDc,(LPBITMAPINFOHEADER)lpTempImgData,

(LONG)CBM_INIT,

(LPSTR)lpTempImgData+

sizeof(BITMAPINFOHEADER)+

NumColors*sizeof(RGBQUAD),

(LPBITMAPINFO)lpTempImgData,

DIB_RGB_COLORS);

hf=_lcreat("c:\\contour.bmp",0);

_lwrite(hf,(LPSTR)&bf,sizeof(BITMAPFILEHEADER));

_lwrite(hf,(LPSTR)lpTempImgData,BufSize);

_lclose(hf);

//释放内存和资源

ReleaseDC(hWnd,hDc);

LocalUnlock(hTempImgData);

LocalFree(hTempImgData);

GlobalUnlock(hImgData);

return TRUE;

}

//判断某点是不是边界点，参数x,y 为该点坐标，lpPtr为指向原数据的指针

BOOL IsContourP(LONG x,LONG y, char *lpPtr)

{

int num,n,w,e,s;

n=(unsigned char)*(lpPtr+LineBytes); //上邻点

w=(unsigned char)*(lpPtr-1); //左邻点

e=(unsigned char)*(lpPtr+1); //右邻点

s=(unsigned char)*(lpPtr-LineBytes); //下邻点

num=n+w+e+s;

if(num==0) //全是黑点，说明是个内部点而不是边界点

return FALSE;

return TRUE;

}