本例程涉及到幾個數據結構及方法，CvMemStorage、cvPyrSegmentation()、CvConnectedComp、cvGetSeqElem().

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CvMemStorage

CvMemStorage
Growing memory storage

typedef struct CvMemStorage
{
struct CvMemBlock* bottom;/* first allocated block */
struct CvMemBlock* top; /* the current memory block - top of the stack */
struct CvMemStorage* parent; /* borrows new blocks from */
int block_size; /* block size */
int free_space; /* free space in the top block (in bytes) */
} CvMemStorage;
內存存儲器是一個可用來存儲諸如序列，輪廓，圖形,子劃分等動態增長數據結構的底層結構。它是由一系列以同等大小的內存塊構成，呈列表型 ---bottom 域指的是列首，top 域指的是當前指向的塊但未必是列尾.在bottom和top之間所有的塊(包括bottom, 不包括top）被完全占據了空間；在 top和列尾之間所有的塊（包括塊尾，不包括top)則是空的；而top塊本身則被占據了部分空間 -- free_space 指的是top塊剩馀的空字節數。

新分配的內存緩沖區（或顯式的通過 cvMemStorageAlloc 函數分配，或隱式的通過 cvSeqPush, cvGraphAddEdge等高級函數分配）總是起始于當前塊（即top塊)的剩馀那部分，如果剩馀那部分能滿足要求（夠分配的大小）。分配后，free_space 就減少了新分配的那部分內存大小，外加一些用來保存適當列型的附加大小。當top塊的剩馀空間無法滿足被分配的塊（緩沖區）大小時，top塊的下一個存儲塊被置為當前塊（新的top塊） -- free_space 被置為先前分配的整個塊的大小。

如果已經不存在空的存儲塊（即：top塊已是列尾），則必須再分配一個新的塊（或從parent那繼承,見 cvCreateChildMemStorage)并將該塊加到列尾上去。于是，存儲器（memory storage)就如同棧（Stack)那樣, bottom指向棧底，(top, free_space)對指向棧頂。棧頂可通過 cvSaveMemStoragePos保存，通過 cvRestoreMemStoragePos 恢復指向， 通過 cvClearStorage 重置。

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cvPyrSegmentation

PyrSegmentation
用金字塔實現圖像分割

void cvPyrSegmentation( IplImage* src, IplImage* dst,
CvMemStorage* storage, CvSeq** comp,
int level, double threshold1, double threshold2 );
src
輸入圖像.
dst
輸出圖像.
storage
Storage: 存儲連通部件的序列結果
comp
分割部件的輸出序列指針 components.
level
建立金字塔的最大層數
threshold1
建立連接的錯誤閾值
threshold2
分割簇的錯誤閾值
函數 cvPyrSegmentation 實現了金字塔方法的圖像分割。金字塔建立到 level 指定的最大層數。如果 p(c(a),c(b))<threshold1,則在層 i 的象素點 a 和它的相鄰層的父親象素 b 之間的連接被建立起來，

定義好連接部件后，它們被加入到某些簇中。如果p(c(A),c(B))<threshold2，則任何兩個分割 A 和 B 屬于同一簇。

如果輸入圖像只有一個通道，那么

p(c1,c2)=|c1-c2|.
如果輸入圖像有單個通道（紅、綠、蘭），那幺

p(c1,c2)=0,3·(c1r-c2r)+0,59·(c1g-c2g)+0,11·(c1b-c2b) .
每一個簇可以有多個連接部件。圖像 src 和 dst 應該是 8-比特、單通道 或 3-通道圖像，且大小一樣

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CvConnectedComp

CvConnectedComp
連接部件、連接圖像各部分

typedef struct CvConnectedComp
{
double area; /* 連通域的面積 */
float value; /* 分割域的灰度縮放值 */
CvRect rect; /* 分割域的 ROI */
} CvConnectedComp;

cvGetSeqElem

openCV里面的一個函數

作用：直接訪問序列中的元素

格式：char * cvGetSeqElem(seq,index)

用法：

1. 首先返回的是char類型的指針，當然也可以利用強制類型轉換，轉換為序列中實際存儲的數據類型

例如：for(int i = 0; i<seq ->total;++i)

{

??????? CvPoint *p = (CvPoint *)cvGetSeqElem(seq,i);

}

2. seq是需要檢測的序列，而index顧名思義是元素在序列中的索引，即第幾個元素

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/*整體思路是先分割圖像，形成各部分輪廓，然后連接圖像各部分*/

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[cpp] view plaincopy

#include?<cv.h>??

#include?<stdio.h>??

#include?<highgui.h>??

??

void?f(?IplImage*?src,?IplImage*?dst?);??

??

int?main(int?argc,?char**?argv?)??

{??

????cvNamedWindow(?argv[1],?1?);??//create?a?named?window??

????IplImage*?src?=?cvLoadImage(?argv[1]?);?//load?the?image??

????if(?!src?)???

????{??

????????printf(?"Couldn't?seem?to?open?%s",?argv[1]?);??//if?not?exist?the?image??

????????return?-1;??

????}??

????IplImage*?dst?=?cvCreateImage(?cvGetSize(?src?),?src->depth,?src->nChannels?);??//create?the?image?head?and?allocate?the?data??

????f(?src,?dst?);?//call?the?function?f??

??

????cvShowImage(?argv[1],?dst?);??//show?the?image?in?the?named?window??

????while(?1?)?//wait?until?the?user?hits?the?"ESC"?key??

????{??

????????if(?cvWaitKey(?100?)?==?27?)??

????????????break;??

????}??

??

????cvDestroyWindow(?argv[1]?);?//clean?up?the?window?and?release?the?memory??

????cvReleaseImage(?&src?);?//the?parameter?is?a?point??

????cvReleaseImage(?&dst?);??

??

????return?0;??

}??

??

void?f(?IplImage*?src,?IplImage*?dst?)??

{??

????CvMemStorage*?storage?=?cvCreateMemStorage(?0?);??//apply?the?memory?storage?for?the?growing?image?data?structure??

????CvSeq*?comp?=?NULL;??//growable?sequence?of?the?elements??

??????

????cvPyrSegmentation(?src,?dst,?storage,?&comp,?4,?200,?50?);??//image?segmentation?and?store?the?outline?sequence??

????int?n_comp?=?comp->total;??//total?number?of?elements??

??

????for(?int?i?=?0;?i?<?n_comp;?++i?)??

????{??

????????CvConnectedComp*?cc?=?(?CvConnectedComp*?)cvGetSeqElem(?comp,?i?);??//connect?the?image??

????????//??

????}??

????cvReleaseMemStorage(?&storage?);??

}??

/*結果*/

總結

以上是生活随笔為你收集整理的第五章 - 图像形态学 - 基于图像金字塔的图像分割（cvPyrSegmentation）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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