布雷特本周的选择是Freeman链码， 经过Nicolas Douillet.。

内容

一个新文件提示一个思维实验

我以前从未这样做过，但我决定写一下刚刚去的文件今天（正如我写这个）！我很高兴看到尼古拉斯提交的这个形象：

说实话，我从来没听说过"弗里曼链码"但我听说过很多在图像处理中，追踪二值区域的边界通常很方便——拥有选项总是一件好事。我不太熟悉尼古拉斯的工作;他的65个文件交换贡献已经下载了数千次，并获得了几个五星级的评分。那里有很多好东西，甚至一个功能我有点不怕跑。（阅读“概述”，您将理解。）

Freeman链码

就像我通常做的那样，我开始使用维基百科(我喜欢并经常支持维基百科，尽管我孩子的老师不允许他们使用这些资源)，我做了一点金宝app阅读Freeman Chain Code。它基本上是二进制图像的边界跟踪压缩算法。

尼古拉斯的实现

尼古拉斯的弗里曼算法的实现没有任何MathWorks的工具箱依赖关系;它在核心matlab中运行。所以，如果你别有图像处理工具箱(IPT)，你需要跟踪一个单独的没有孔的二进制区域，这个函数工作得很漂亮:

% ('gear.jpg'是Nicolas与他的条目共享的文件。)我= imread (“gear.jpg”）;I = imbinarize(我);[Code, row_idx0, col_idx0] = Freeman_chain_code(I, false);％注意：第二个输入参数是一个“详细”标志，触发可视化产出的百分比。（我抑制了这里的可视化，因为输出如上所示。）

图像处理工具箱

所以这是它变得更加有趣的地方。当然，有一个相同的方式生成相同的信息 - 所以我以为我会快速比较：

使用图像处理工具箱功能：

[b，l] = bwboundaries（i，8）;contour2 = false（大小（l））;为了i = 1:numel(B) thisB = B{ii};第1 = sub2ind(大小(L), thisB (: 1), thisB (:, 2));Contour2(第1)= 1;结尾imshow (Contour2)标题(“使用bwboundaries”）

的界限看相同的。(事实上，很容易验证，至少在本例中，它们是，事实上，一模一样。)

定时如何比较？

我建议时间当你想要精确计算一个函数运行所需的时间时:

fcn = @（）reman_chain_code（i，false）;t_freeman = timitit（fcn）;

定义一个函数来捕获IPT功能:

函数io = calcboundaries（i）[b，l] = bwboundaries（i，8）;io = false（大小（l））;为了i = 1:numel(B) thisB = B{ii};第1 = sub2ind(大小(L), thisB (: 1), thisB (:, 2));Io(第1)= 1;结尾结尾

．．.我们同样有:

fcn = @() calcBoundaries(I);t_IPT时间= (fcn);

> >流('Freeman: %0.5f sec;\nIPT: %0.5f sec\n'，t_freeman，t_ipt）freeman：0.00024秒;IPT：0.00090秒

他们都很快。令人惊讶的是，对于该特定图像，弗里曼边界检测甚至比工具箱功能更快。（它没有近期验证bwboundaries是。）

那么更复杂的图像呢?

现在让我们把情况稍微复杂化一点。假设我们有一个二值图像包含多感兴趣地区:

我= imread (“coins.png”）;我= Imfill（imbinarize（i），“黑洞”）;Freeman_chain_code(我,真的);

有趣的是......弗里曼链代码只返回一个轮廓 - 对于检测到的第一个区域（在Matlab Sense中）。

此外，即使您有一个单独的区域 - 但该区域有一个或多个孔（即，如果是欧拉数1)，尼古拉斯的功能只会捕捉到外那个地区的轮廓!

我= false (300);I(150, 150) = true;I = bwdist(我);I = I > 15 & I < 50;

[~， ~， ~， Contour] = Freeman_chain_code_modified(I, false);

Contour2 = calcBoundaries(我);次要情节(2,2,1:2);imshow (I)标题(“原始”副图(等高线)标题(等高线)'弗里曼'）子图（2,2,4）imshow（contour2）标题（“bwbounaries”）

我采取了修改尼古拉斯的代码来容纳多个地区的自由。（在这样做时，我在IPT中使用了一些功能！）在修改版本中，我在循环中缠绕了整个进程，并在处理后将每个ROI的像素设置为0。我还添加了“轮廓”的输出参数，因为我发现它通常是边界跟踪工作流程的最有用方面。）到底：

[Code, a, b, Contour] = Freeman_chain_code_modified(I, true);

但是即使代码现在容纳多个roi，它仍然不能工作，因为我需要它在包含漏洞的roi上。而且，修改后的Freeman代码现在是好几次了慢点比bwboundaries方法。

有几点建议

谢谢，尼古拉斯，为这份提交，以及你的许多其他人！您的代码很好地实现，非常有用 - 尤其适用于那些无法访问图像处理工具箱的人，并且谁具有简单的ROI处理。一世将喜欢看一个引用你的工作中引用的弗里曼的算法，我希望看到'帮助'的评论充实有点搞清楚了，以帮助你的文件用户。最后，如果您将包含在输出列表中的“轮廓”包含“轮廓”，则会有用。（虽然这对任何人来说都很容易修改。）尽管如此，真正的扎实工作：思想挑衅，非常感谢！

一如既往，我欢迎你的想法和意见。

得到MATLAB代码

MATLAB®R2020b发布