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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。
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。
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;
}
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;
}
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;
}
