freeman 链码

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假设简单图像：

f =
     1     1     0     1     1
     1     1     1     1     1
     1     1     1     1     1
     0     1     1     1     1
     0     1     1     1     1
求其边界：
>> t=boundaries(f,4)
t =
    [19x2 double]
边界的坐标为：
>> t{:}
ans =
     1     1
     1     2
     2     2
     2     3
     2     4
     1     4
     1     5
     2     5
     3     5
     4     5
     5     5
     5     4
     5     3
     5     2
     4     2
     3     2
     3     1
     2     1
     1     1
求其Freeman链码（4方向数）：
>> c=fchcode(t{:},4) %注意fchcode的第一个参数是n*2的点集，而边界t是cell类型的
c =
      x0y0: [1 1]
       fcc: [0 3 0 0 1 0 3 3 3 3 2 2 2 1 1 2 1 1]
      diff: [3 1 0 1 3 3 0 0 0 3 0 0 3 0 1 3 0 3]
        mm: [0 0 1 0 3 3 3 3 2 2 2 1 1 2 1 1 0 3]
    diffmm: [0 1 3 3 0 0 0 3 0 0 3 0 1 3 0 3 3 1]
分析：
①首先，4方向链码的方向数定义为：

链码定义为：

含义：根据当前边界点相对于上一个边界点像素的坐标增量（Δx,Δy）来确定当前边界点的Freeman编码。
②两个示例：

注意：链码的第一个不是起始点的；x,y轴的方向定义与data cursor所标示的x,y方向是相反的，如：

在opencv中点的x轴是横轴， y轴是纵轴和matlab上表示有点不同。

理解原理就得了

③8方向链码的分析一样。

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