用freeman链码 来提取图像特征 以便识别

资 源 简 介

用freeman链码 来提取图像特征 以便识别

详 情 说 明

Freeman链码是一种用于描述图像轮廓的编码方法，通过记录轮廓点的方向变化来表征物体的形状特征。在图像识别领域，这种链码表示法因其简洁性和旋转不变性而被广泛应用。

基本原理是将轮廓离散化为8个可能的方向（0-7对应8邻域方向），按顺时针或逆时针方向遍历轮廓时，只需记录相邻像素间的方向变化序列。相比直接存储坐标点，链码显著压缩了数据量，同时保留了形状的关键信息。

特征提取过程通常包括以下步骤：首先对图像进行预处理（如二值化、边缘检测），然后追踪目标轮廓并生成初始链码。为了提高识别鲁棒性，往往需要对原始链码进行归一化处理，消除起始点依赖和旋转带来的影响。

在模式识别应用中，Freeman链码可以直接作为特征向量输入分类器，或进一步提取差分链码、傅里叶描述子等衍生特征。这种方法特别适用于字符识别、工业零件检测等需要形状分析的场景，其优势在于计算效率高且对尺度变化不敏感。