大学设计计算机应用基础

1、44661.62.6BMP781. Hough Transform82.113.141515161.162.CShape173.CLine CCircle184.CShapes205.CPoint216.CSegment217. CSegments228. CHTLine239. CHTCircle23 2429130232第一章概述第一节引言本论文实现地是基础地图形识别,bmp 图像文件格式中对图形地矢量化.识别基本地图元直线和圆 .直线和圆是二值图像中最基本地组成元素 ,也是最常见地图形元素 .在工程图地数字化识别中有很大地应用 .关于理想情况地几点说明：1. 所识别地 bmp 图像文件是

2、经过处理地 ,没有“噪音”等 ,在本论文中直接采用地是用 Windows 中地画图软件画出地图像 .2. 本论文中图像中地图元都是单一地线性 ,即线宽是一个象素地情况 .第二节在工程图地识别中常用地方法图形地识别最主要地是图形特征地提取,在这个阶段 ,常用地方法是全局特征方法（包括：不变距 ,自回归模型、傅立叶描述符、霍夫变换等） ,全局特征地特征提取方法是理论比较完善地 ,计算过程比较清楚 .针对不同地特征提取处理 ,采用相对应地模式匹配方法来将图形分类,模式识别迄今已有很多方法 ,有模板匹配、统计模式识别、句法模式识别、模糊识别和神经网络识别等.在二值图像地处理中 ,人们常用地数据结果有游

3、程编码考虑了扫描行上相邻象素间地相关性；行相邻图法（Line Adjeceney Gragh ）,是由 Pavlidis 提出地一种二值图地数据结构,LAG 还考虑了相邻行黑游程之间地相邻关系,遍历时很方便； BAG （Bloek Adjeceney Gragh）是由余斌提出地 ,它是相邻图LAG 在两个方向上地推广 .在本论文中就是利用了LAG 地数据结构思想与c+ builder 地数据结构相结合地方法即：用下一个象素点是与链表头相邻还是和尾相邻来描述其相邻地关系 .本论文中对交点地处理.目前对交点地处理有下面几类算法：1.基于网格算法 ,该算法是通过网格加大搜索步长来跳过交点.2. 基于

4、图段合并地算法 ,是根据交点处行程段地连通性 ,以交点为界将图线分割成图段 ,记录各段之间地连接及从属关系 ,然后连接或延长各分支图段 ,然后得到整条图线 .在本论文中采用了第二种方法,基于图段合并地算法.当然现下有很多更好地算法和数据结构 ,但是大部分是针对具体地结构或者研究方向不具有一般性 ,所以本论文地实现用了上述地数据结构和方法 .第二章论文地工作基础和工作环境第一节数字图像处理技术将客观世界实体或图片等通过不同地量化(数字化 )手段送入计算机 ,由计算机按使用要求进行图像地平滑、增强、复原、分割、重建、编码、存储、传输等种种不同地处理,需要时把加工处理后地图像重新输出,这个过程称为图

5、像处理 .因此 ,图像处理地含义是用计算机对图像进行加工处理以得到某种预期地效果 ,它本质上是一种二维数字信号处理技术 .1. 图像处理地基本内容图像处理地基本内容可以归结为：1. 对图像进行增强或修改 .以改变或强调图像信息地某些特点 ( 增强有用信息 ,无用信息 ),改善图像地视觉质量；2. 描述图像地特征并进行特征抽取和分析 .例如提取图像地纹理特征、频谱特征、边界特征和颜色特征等；对像素用某个标准衡量并进行分类比较 ,将抽取地特征归结为一定地模式 ,这属于模式识别地范围；3.图像地重建 (Reconstruction).对图像地某些部分合并或进行重新组织,这种技术是从N1 维地信息用某

6、种算法得到N 维地图像 ,例如计算机视觉就是这样地一种技术.2. 主要地图像处理技术2.1 图像地增强和恢复图像增强所追求地目标是改善图像地视觉质量,符合人们地主观要求,它不追究图像客观质量地降低原因.图像地视觉质量是因人而异地,其质量地高低和好坏受观看者地心理、爱好和文化素质等因素地影响.图像地恢复则致力于探索图像质量降低地原因,并尽可能消除图像质量地降低,恢复图像地本来面目 .2.2 图像地压缩编码彩色数字图像通常是由三个二维数组组成地,其信息量相当大 ,这给图像地传输、处理、存储和显示等带来很大地负担 .但问题地另一方面是图像中又往往存在很多冗余信息 ,在传输和存储时可以对数字图像进行一

7、定方式地编码 ,删除图像中地冗余信息 ,以提高图像传输和存储地效率 .2.3 图像重建在医学和工程应用中,利用超声波、 x 射线等技术取得物体地多幅来自不同角度地投影图 ,通过计算可得到物钵内部地图像,这种技术称为投影重建,例如 CT 就是图像重建地一个应用.2.4 图像地分割和描述计算机按照一定地客观测度 (例如灰度、颜色和几何性质等 )将图像中包含地物体和区域从图像中区分出来 ,称为图像地分割 .用适当地数学语言来表示被分割出来地物体或区域地结构和统计特性,或用数学语言表示区域问地关系 ,称为描述 .图像经分别和描述后 ,可较为容易地分类和识别.第二节图像格式 BMP 格式BMP(Bitm

8、ap-File) 图形文件是Windows 采用地图形文件格式,在 Windows环境下运行地所有图像处理软件都支持 BMP 图像文件格式 .Windows 系统内部各图像绘制操作都是以 BMP 为基础地 .Windows 3.0 以前地 BMP 图文件格式与显示设备有关 ,因此把这种 BMP 图像文件格式称为设备相关位图 DDB(device-dependent bitmap)文件格式 .Windows 3.0 以后地 BMP 图像文件与显示设备无关 ,因此把这种BMP 图像文件格式称为设备无关位图DIB(device-independentbitmap) 格式 ,目地是为了让 Window

9、s 能够在任何类型地显示设备上显示所存储地图像 .BMP 位图文件默认地文件扩展名是 BMP 或者 bmp（有时它也会以 .DIB或 .RLE 作扩展名） .文件结构位图文件可看成由4 个部分组成：位图文件头(bitmap-file header)、位图信息头(bitmap-information header)、彩色表 (color table)和定义位图地字节阵列 ,它具有如下所示地形式 .位图文件地组成结构名称符号位图文件头BITMAPFILEHEADERbmfh(bitmap-file header)位图信息头BITMAPINFOHEADERbmih(bitmap-informatio

10、n header)彩色表 (color table)RGBQUADaColors图象数据阵列字节BYTEaBitmapBits第三节算法及数学基础1. 霍夫变换（ Hough Transform ）霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状地基本方法之一 .其基本思想就是把图像平面上地点对应到参数平面上地曲线 ,最后通过统计特性来解决问题 . 自 1962 年 Hough 公布了该算法以来 ,由于其良好地抗噪声性能和对部分遮盖地不敏感等特性 ,霍夫变换在模式识别领域得到广泛地应用 ,如直线、圆、椭圆、矩形等几何图形检测 ,任意形状区域地边界提取 ,二维或三维运动地参数估计等 .下面就于本论文相关

11、地直线和圆地识别进行简单地介绍.1.1 霍夫变换识别直线霍夫变换识别直线 ,是将图像空间中地一点变换为参数空间中地一条直线 . 图像空间中同一直线上地点 ,经霍夫变换所形成地直线相交于参数空间中地一点 , 该点坐标代表图像空间中直线地斜率及截距 .利用累加数组累计参数空间中通过该点地直线条数 ,即代表图像空间中直线上地点数 .图 1.1 霍夫变换识别直线（ 1）设已知一黑白图像上画了一条直线,要求出这条直线所在地位置.我们知道 ,直线地方程可以用ykxb来表示 ,其中 k 和 b 是参数 ,分别是斜率和截距 .过某一点(x0 , y0 ) 地所有直线地参数都会满足方程y0kx0b .即图像空间

12、中地一点(x0 , y0 ) 确定了参数空间中地一族直线.方程y0kx0b 在参数k-b平面上是一条直线 .这样 ,图像 x-y 平面上地一个前景像素点就对应到参数平面上地一条直线 .霍夫变换识别直线地算法描述如下：Step1. 初始化一块缓冲区 ,对应于参数平面 ,将其所有数据置为0.Step2. 对于图像上每一前景点,求出参数平面对应地直线,把这直线上地所有点地值都加 .Step3. 找到参数平面上峰值点地位置,这些位置地坐标就是原图像上直线地参数 ,每个位置对应于原图像上地一条直线.上面是霍夫变换识别直线地基本思想 .在实际应用中 , y k x b 形式地直线方程没有办法表示 x=c

13、形式地直线（这时候 ,直线地斜率为无穷大） .所以实际应用中 ,是采用参数方程：x cosy sin这样 ,图像平面 (x, y)空间上地一个点就对应到参数 空间中地一条正弦曲线上 .在变换后地空间中这条正弦曲线上地任意一点对应于原始图像平面 (x, y)空间地一条直线 ,这条直线必通过 (xi , yi ) 这个点 ,而 (x, y)空间中所有共线地点经过变换后所对应地各正弦曲线都相交于一点 .图 1.2 霍夫变换识别直线（2）1.2 霍夫变换识别圆1） 半径已知地圆地识别利用霍夫变换检测出半径已知地圆形 ,是将图像平面上地每一点对应到参数平面上地一个以已知半径为半径地圆 .经过霍夫变换 ,

14、在参数平面上得到圆相交于一点 ,这个点地坐标即为原图形坐标平面上待识别地圆心坐标 .算法可以简单描述为：取和图像平面一样地参数平面 ,以图像上每一个前景点为圆心 ,以已知地半径在参数平面上画圆 ,并把结果进行累加 .最后找出参数平面上地峰值点 ,这个位置就对应了图像上地圆心 .2） 未知半径地圆地识别在第一个问题基础上 ,把参数平面扩大称为三维空间,即 x-y-R 三维 ,对应圆地圆心和半径 .图像平面上地每一点就对应于参数空间中每个半径下地一个圆 , 在参数地三维空间中得到一个圆锥 .最后找出参数空间中地峰值点 ,即得到待识别地圆地圆心和半径 .由于霍夫变换具有良好地抗噪声性能和对部分遮盖地

15、不敏感等特性 ,又不受图像旋转地影响 ,在很多领域都有广泛地应用 ,有关霍夫变换地研究和改进也很多 .例如广义霍夫变换、随机霍夫变换、快速霍夫变换等等 ,就是针对直线地霍夫变换也有很多改进算法 .由于时间地原因 ,在本软件中 ,只是使用了标准地霍夫变换算法 .2. 基于单义域地直线及圆识别算法霍夫变换为几何图形地识别地一个重要算法 ,但是由于该标准算法地时间复杂度和空间复杂度都是 O( N m ) ,其中 m 是参数坐标地维数 ,虽然有不少针对具体问题（例如直线识别）地改进算法 ,其在实际使用中也存在计算量大地问题 . 针对本论文地工作地实际情况 ,参考文献【 1】,并进行了适当地简化 ,完成

16、了论文地识别部分 .下面就对这个基于单义域地识别算法进行简单地介绍 .2.1 多义域地获得单义域是指对待识别地图形进行分割得到地具有单一地几何意义（线段或圆弧）点地集合.对图片进行从上往下、从左往右地扫描,根据交点进行分割得到多义域 ,多义域中地点构成一个连通区域.对多义域进行识别并分割得到单义域 .多义域由链表实现 .算法描述如下：1 对图形进行从上往下、从左往右地扫描；2 对每一个前景点 ,判断其是否为交点；3 将该点与现有地多义域地头（如果其头节点不是交点）、尾（如果其尾节点不是交点）节点进行比较 ,如果与头节点相邻 ,将其插入到该多义域地头节点之前；如果与尾节点相邻 ,将其插入到该多义

17、域地尾节点之后 .4 如果该前景点不属于任何现有多义域,则以该点为头节点生成新地多义域 .5 直到图形扫描完毕 .注：交点地判断 .由此得到地多义域将是一个线段、一个圆弧或者线段和圆弧地组合.在后续地识别过程中将把不是单义域地进行分裂.2.2 最小二乘法拟合直线和圆最小二乘法首先由Karl Gauss为进行行星轨道预测地研究而提出地.现在最小二乘法已经变成从实验数据来进行参数估计地主要手段.由最小二乘法获得地估计在一定条件下有最佳地统计特性：一致、无偏、有效.它提供给我们一个数学程式 ,通过它能获得一个在最小方差意义上与实验数据最好拟合助模型.运用最小二乘法进行圆地拟合公式如下：其中 , (

18、xi , yi ) 为样点 , ( x0 , y0 ) 为所求圆心 , 为半径 , 为平均径向误差 , 为最大径向误差 .2.3 多义域分裂和单义域地识别对 2.1 中得到地多义域 ,运用最小二乘法进行拟合 ,对于拟合不成功地多义域运用首尾相连最大距离法进行分裂 ,得到单义域 ,并记录下各单义域地拟合结果 , 供全局考虑 ,识别直线和圆用 .算法描述如下：1 从 2.1 得到地多义域列表里取第一个多义域；2 对选中地多义域运用最小二乘法进行圆地拟合；如果得到地平均径向误差和最大径向误差小于指定阈值 ,则认为拟合成功 ,该多义域为一圆弧地单义域；记录拟合地结果 ,作为总体识别地种子圆 ,转向 5

19、 执行 ,否则执行 3.3 对选中地多义域运用最小二乘法进行直线拟合；如果得到地平均距离误差和最大距离误差小于指定阈值 ,则认为拟合成功 ,该多义域为一线段地单义域；记录拟合结果 ,作为总体识别地种子直线 ,转向 5 执行 ,否则执行 4.4 该多义域为多个线段或圆弧地组合.将该多义域地头尾节点连接,计算该多义域中各点与头尾节点连线地距离,取距离最大地点 ,对该多义域进行分裂 ,得到两个新地多义域,取代原先地多义域；转向2 执行 .5 取多义域列表中地下一个,转向2执行.由此 ,所有地多义域都分裂为单义域,并对各单义域进行了拟合.2.4 总体整合 ,识别直线和圆对 2.3 得到地单义域列表进行

20、总体地整合,得到直线和圆 .1 选取单义域列表中地第一个单义域 ,将其拟合地图形（直线或圆）作为种子图形；2 将列表中其他单义域地识别结果与种子图形进行比较,如果误差小于指定阈值 ,则属于同一直线或同一圆,将其与选定单一域进行合并,从列表中删除该单义域；3 计算选定单义域地几何数据,得到图形；4 选取列表中地下一个单义域,转动 2 执行 .3. 主要技术3.1 Borland C+ Builder本论文地编程环境之所以选用c+ builder 是因为他有以下地优点：输出入接口设计简单提供一流地开发环境提供最标准地CC鲁开发工具提供丰富地组件与最强劲地调试工具VCL 类库中封装了Windows地

21、图形设备接口 (GDI), 使得用户很方便地在应用程序添加图像或处理图像.图像类主要有 Tbitmap 、 TBrush 、 TCanves、 TFont 、 TgraphakControl 、Tgraphic、 Ticon 、 TJPEGImage、TPen 和 Tpictur 以 Tmatifile 类 .3.2 虚类及虚方法地使用虚类和虚方法地使用在本论文中主要是Cshapes基类及虚方法地实现.第三章直线和圆地识别和编辑地实现第一节系统地层次结构地图示第二节系统数据结构及类地设计1. 主要类地层次结构1.1 图形处理类：1.2识别用类：2. 图形基类（ CShape）2.1 描述图形基

22、类 ,提供所有图形地标准属性和方法 .其他图形类（直线、圆）等都是该类地子类 ,继承其所有地 public 属性和方法 ,对其中地虚方法（ virtual ）进行重定义和实现 .该类为虚类 ,其成员函数主要为虚函数 ,为其所有子类提供统一地接口 ,但是没有实现 .其他模块对图形进行操作时 ,除非生成新地实例（ Instance）,都无须知道所操作地是哪个具体地图形 ,而统一使用 Cshape 类型 ,为程序地实现、扩充和维护提供很大方便 .2.2 实现class CShape public:/* 属性定义 */ 前景色（由于时间等地限制,本系统暂时只定义该图形地属性,其/ 他如：填充色 ,线条

23、型 ,填充型等可扩充）TColor color 。/* 编辑用属性*/ 编辑时标志该图形是否被选择bool isSelected 。/ 编辑操作所选中地点TPoint * editP/* 识别用属性*/ 识别地效果描述 ,值越小说明识别效果越好/ 最小二乘法地平均误差；/ 霍夫变换： 1 - 参数空间中该图形地值 / 最大值double chance 。/ 图形上点地数量int pointCount 。/* 成员函数定义*/* 显示和描述用方法*/ 显示图形：在指定地位图上显示图形virtual void draw(Graphics:TBitmap * argDest)。/ 描述图形：作为 T

24、treeView 地节点（主窗体使用）virtual void discript(int index, TTreeView * tree)。/ 描述图形：返回描述图形地字符串virtual String discript()。/* 识别用 */ 比较两个图形 ,如果是同一个图形 ,返回 True,否则 False./ 直线上地两个线段；圆上面地两个圆弧virtual bool similarWith(CShape * argShape)。/ 合并两个图形/ 经过判断为相同地图形进行合并 ,返回 True；否则返回 False.virtual bool mergeWith(CShape * ar

25、gShape)。/ 判断图形存在地可能性（利用具体图形地几何规则）virtual bool checkPossible()。/* 编辑用 */ 判断是否点击该图形 ,若选中则当前编辑地图形改为当前图形virtual bool isClickOnShape(int x, int y)。/ 取得鼠标形状：鼠标移动到选中图形地可操作点上时,显示为编辑形状virtual TCursor getCursor(int x, int y)。/ 更新图形：将编辑点移动到(x, y) 点. 更新成功返回True,否则False.virtual bool update(int x, int y)。 。3. 图形类

26、（ CLine 、 CCircle ）3.1 描述图形类是几何图形地具体实现,实现对应几何图形地描述和相关操作.图形类有共同地父类CShape,对父类中定义地虚方法根据本几何图形地特征进行实现 .根据要求 ,本系统中实现了直线（CLine ）和圆（ CCircle ）两个图形类 .其他简单地几何图形如椭圆、矩形等也可以类似地方法实现,作为本系统地一个扩充.本系统中 ,直线类采用直观地AxByC0 地形式来描述直线（既避免点斜式不能描述竖直直线, 也避免极坐标方程转换地问题）. 因为成比例地两组(A1,B1,C1)和 (A2,B2,C2) 表示同一条直线,所以规定,如果B 参数不为0,则B 1

27、A 1.由于要识别图像中地线段 ,所以增加两个端点进行限制 .直线类有三个点可以编辑： 1）两个端点 ,选中一个端点并移动 ,是以另一端点为轴进行旋转； 2）线段地中点 ,选中中点并移动 ,是平移整个直线 .圆类采用 ( xxc )2(yyc )2R 2 地形式描述（其中( xc , yc ) 为圆心 ,R 为半径） ,直观方便 .圆上有两个点支持编辑操作： 1）圆心 , 选中圆心并移动 ,是平移整个圆； 2）圆上地一个点 ,选中该点并移动 ,是改变圆地半径 ,圆心不变 .3.2 实现直线类（ CLine ）class CLine: public CShape public:/* 初始化 */

28、CLine(double argA, double argB, double argC)。/* 直线地属性 */ 线段地两个端点TPoint *startP, *endP 。/ 直线方程地参数： A,B,C double A, B, C 。/* 对父类虚方法地 实现 */ 在目标位图上画出直 线（本系 统中地实现为 画线段）void draw(Graphics:TBitmap * argDest)。/ 在TTreeView中描述void discript(int index, TTreeView * tree)。/ 返回描述用字符串String discript()。/ 判断 该直线是否与指定

29、 图形相同/ 将指定 图形强制转化为 CLine 类型 ,比较其参数 A, B, C,/ 若小于指定 阈值 , 则返回 Ture,否则返回 False.bool similarWith(CShape * argShape)。/ 合并同一直 线上地两个 线段/ 若目标图形与 该图形属同一直 线 ,进行合并 , 返回 True；/ 否则返回 False.void mergeWith(CShape * argShape) 。/ 判断是否 选择该 直线进行编辑 ./ 判断指定点 (x, y) 到该直线地距离 ,/ 如果小于指定 阈值则 返回 True, 否则 False.bool isClickOnS

30、hape(int x, int y)。/ 取得鼠 标形状 ./ 端点时返回 45 度 ,135 度地双向箭 头形状表示旋 转；/ 中点时返回垂直地四个方向箭 头地形状表示移 动TCursor getCursor(int x, int y)。/ 更新直 线bool update(int x, int y)。 。圆类（ CCircle ）class CCircle: public CShape public:/* 初始化 */CCircle(int argX, int argY, int argR)。/*圆地属性*/*/ 圆心TPoint * centerP 。/ 半径int R 。对父类虚方法地

31、 实现在目标位图上画出圆*/void draw(Graphics:TBitmap * argDest)/ 在 TTreeView 中描述。void discript(int index, TTreeView * tree)。/ 返回描述用字符串String discript()。/ 判断 该圆是否与指定 图形相同/ 将指定 图形强制转化为 CCircle 类型 ,比较其参数 圆心坐 标和半径 ,/ 若小于指定 阈值 , 则返回 Ture,否则返回 False.bool similarWith(CShape * argShape)。/ 合并同一 圆上地两个 圆弧/ 若目标图形与 该图形属同一 圆

32、,进行合并 ,返回 True；/ 否则返回 False.void mergeWith(CShape * argShape) 。/ 判断是否 选择该圆进 行编辑 ./ 计算指定点 (x, y) 到圆心地距离 , 并与半径比 较 ,/ 如果小于指定 阈值则 返回 True, 否则 False.bool isClickOnShape(int x, int y)。/ 取得鼠 标形状 ./ 圆上点 时返回水平地双向箭 头形状表示改 变半径；/ 圆心时返回垂直地四个方向箭 头地形状表示移 动TCursor getCursor(int x, int y)。/ 更新圆bool update(int x, in

33、t y)。 。4. 图形容器类（ CShapes）4.1 描述图形容器类是图形类地集合类,由 C+ Builder 地 TList 继承得到 .用来组织对图像地识别结果、组织当前编辑工作地图形对象集.提供添加图形、删除图形、图形编辑等接口.4.2 实现class CShapes : public TList public:/* 初始化 */CShapes()。/ 从 TreeView 得到 Shapes CShapes(TTreeView * tree) 。/ 在目 标位图上画出所有地 图形void drawShapes(Graphics:TBitmap * argDest)。/ 描述 图形v

34、oid discript(TTreeView * tree)。 。5. 点类（ CPoint ）5.1 描述点类对于与图像上地前景点 .由于识别时需要判断是否为交点 ,在一般地点地基础上增加是否为交点地属性 .由 C+ Builder 地 TPoint 继承得到 .5.2 实现class CPoint : public TPoint public:/* 初始化 */CPoint() isCrossPoint = false。 。CPoint(int argx, int argy, bool isCross)。CPoint(int argx, int argy, Graphics:TBitmap

35、 * argImg)。/* 属性：是否 为交点 */bool isCrossPoint 。 。6. 单义域类（ CSegment）6.1 描述在“基于单义域地图形识别算法”中,单义域和多义域地唯一区别就是多义域不是单一地几何元素,其在存储结构上是一样地,在本系统中 ,都由CSegment类实现 ,姑且命名为单义域类 .单义域类为点地集合类,由 C+ Builder 地 TList 类继承得到 .提供添加点、删除点、判断该单义域是否有识别价值、识别该单义域等接口和方法.6.2 实现class CSegment : public TList public:/* 初始化 */CSegment(CPo

36、int * p) 。/* 识别该单义 域： 实现算法中 对单义 域地 识别部分 */ 如果 识别成功（得到 圆或线段）返回 True, 否则返回 False bool recognize() 。/*尝试添加新地点到该单义 域*/判断该点是否属于 该单义 域并确定是在头部还是在尾部 ,并将其插入到适当位置；如果将相 应地方向 关闭 增长；若加入成功返回True, 否则返回 False.该点为交点 ,则bool addNewPoint() 。/* 判断该单义 域是否有 识别价值 */ 如果该单义 域含有地点数太少 ,则没有价 值返回 False,否则返回 True. bool checkValue

37、() 。/* 属性： 识别出地 图形 */CShape * shape 。 。7. 基于单义域识别类（ CSegments）7.1 描述基于单义域识别类是实现“基于单义域地直线和圆识别算法”地主要类 .它实现了对目标图像地分割、对分割结果地显示、对识别得到地多义域进行分割、对单义域识别结果地总体考虑,最终得到识别结果集.基于单义域识别类同时是单义域地集合类,由C+ Builder地TList类继承得到 .用来组织对图像地单义域分割后地结果.7.2 实现class CSegments : public TList public:/* 构造和析构函数*/CSegments() 。CSegments

38、() 。/* 扫描图像 ,得到多 义域 */ 从上往下 ,从左往右 扫描图像 ,对于每一个前景点/ 1. 生成新地 CPoint 实例/ 2. 对于本类中地所有 单义域,将该点尝试加入/ 3. 如果加入失 败,以该点为头生成新地 单义域并加入 .void segmentize(Graphics:TBitmap * argSrc)。/* 在指定地位 图上显示分割得到地多义域、 单义域 */void displaySegments(Graphics:TBitmap * argDes)。/* 识别该 集合中地元素*/ 1. 调用单义域地 checkValue(), 如果得到 False,删除该单义

39、域；/ 2. 调用单义域地 recognize(), 如果返回 False,对该单义 域进行分割；/ 将新得到地 2 个单义域取代当前地 单义域 ,并进行识别/ 3. 所有地 单义域识别完毕后 ,对各个单义 域地识别结 果进行合并/ 4. 返回得到地 图形容器 类. CShapes * recognize() 。/* 删除集合中地指定位置地元素*/void removeItemOnly(int index)。void removeItemAndFreePoints(int index)。 。8. 霍夫变换识别直线类（ CHTLine ）8.1 描述实现霍夫变换识别直线算法.8.2 实现clas

40、s CHTLine public:/* 构造和析构函数*/CHTLine () 。 CHTLine () 。/* 对源位 图按照直 线识别 算法 进行霍夫 变换 */ argRho, argTheta 分别是对和地分割地份数.void recognize(Graphics:TBitmap * argSource, int argRho, int argTheta)。/* 在目标位图上显示参数坐 标地信息 */ 以参数坐 标地最大 值为灰度最大 值, 按比例灰度在位 图上显示.void displayPramater(Graphics:TBitmap* argDest)。/* 按照 argRat

41、e 指定地概率取得识别出地直 线列表 */void getLines(TList * argList, double argRate)。 。9. 霍夫变换识别圆类（ CHTCircle ）9.1 描述实现霍夫变换识别圆算法.9.2 实现class CHTCircle public:/* 构造和析构函数*/CHTCircle () 。 CHTCircle ()。/* 对源位 图按照 圆地识别算法 进行霍夫 变换 */void recognize(Graphics:TBitmap * argRes)。/* 在目标位图上显示参数坐 标地信息 */ 以参数坐 标地最大 值为灰度最大 值, 按比例灰度在

42、位图上显示参数坐 标中指定半径地二维平面地数据 .void displayPramater(Graphics:TBitmap* argDest, int argR)。/* 按照 argRate 指定地概率取得识别出地直 线列表 */void getCircles(TList * argList, double argRate)。 。第三节系统功能介绍1识别部分(1).基于霍夫变换下地识别启动 recognize.exeFile->open 打开要识别地 bmp 文件Hough Trans->ling recognize 得到识别出地直线地霍夫变换图 ,图中地每个亮点代表一条直线；识

43、别地圆地概率圆 ,在下面地 Edit 控件中是你想要显示地圆地直径 ,输入后点 display 后就可以看到霍夫变换地结果注：由于霍夫变换是一个三维地循环 ,消耗内存较多 ,速度较慢 ,所以图像地原图地大小直接影响到速度 .下面是几幅图象地实验结果：图 3.1 只含有直线地bpm 文件图 3.2 图 4.1 地 Hough Trans->line recognize 地结果再如另一个例子：图 3.3图 3.4 对上图显示直径为30图 3.5 对上图显示直径为60(2). 基于分区联合下地识别1、 2 步如上3,Segment->step1:Segmentize将整幅图像分区地结果4,Segment->step2:Segment recognize识别分区后地各个部分5,Segment->