魔棒工具--RegionGrow算法简介

原地址：http://www.cnblogs.com/easymind223/archive/2012/07/04/2576964.html

ps里面的魔棒工具非常好用，是图像处理中非常常用的一个工具，它现在已经是我的c++工具箱中很重要的一员了，我会在以后的时间里把我的工具箱逐渐介绍给大家。

　　魔棒工具的核心算法是RegionGrow区域成长法,它的概念很简单，首先在要处理的图片上选取一个种子点，然后以此点为起点，向四周辐射形成一个区域。最初成长区域只有种子点这一个点，然后不断把周围的点归并入该成长区域，条件是该点的值与成长区域边界点的值之差小于阈值。当成长区域不能再继续扩大时，算法停止。

 

 

算法说明：

　　区域成长法的思想很好理解，代码实现对于初学者有一定难度。对于满足条件的像素点，函数会把它们一个个的压入队列的尾部，然后从队列的头部一个个的取出来，形成成长区域。M是一个点名册，用来记录每一个像素是否被处理过。start和end用来记录队列的头和尾，当start==end时，说明所有所有像素已经处理完，函数结束。

 

参数说明：

src: 输入的单通道图像。

dst: 输出的单通道图像，与输入同大小，必须提前开空间。

seedx, seedy:  种子点坐标

threshold:  容差

flag: 0/1 表示搜索方式是 8/4 邻域

struct Node
{
    int x;
    int y;
    Node* next;
};

void MyTreasureBox::RegionGrow(const IplImage* src, IplImage* dst, int seedx, int seedy, int threshold, bool flag)
{
    if(!src || src->nChannels != 1)return ;

    int width = src->width;
    int height = src->height;
    int srcwidthstep = src->widthStep;
    uchar* img = (uchar*)src->imageData;

    //成长区域
    cvZero(dst);

    //标记每个像素点是否被计算过
    IplImage* M = cvCreateImage(cvSize(width, height), 8, 1);
    int Mwidthstep = M->widthStep;

    cvZero(M);
    M->imageData[seedy * Mwidthstep + seedx] = 1;    //种子点位置为1，其它位置为0

    CvScalar cur = CV_RGB(255,255,255);
    cvSet2D(dst, seedy, seedx, cur);

    //队列的两端
    int start = 0;
    int end = 1;

    Node *queue = new Node;
    queue->x = seedx;
    queue->y = seedy;
    queue->next = NULL;
    Node *first = queue;
    Node *last = queue;

    while (end - start > 0)
    {
        int x = first->x;
        int y = first->y;
        uchar pixel = (uchar)img[y * srcwidthstep + x];

        for (int yy = -1; yy<=1; yy++)
        {
            for (int xx = -1; xx<=1; xx++)
            {
                if(flag)
                    if ( abs(yy) && abs(xx))
                        continue;

                int cx = x + xx;
                int cy = y + yy;
                if (cx >= 0 && cx <width && cy >=0 && cy < height)
                {
                    if (abs(img[cy * srcwidthstep + cx] - pixel) <= threshold && M->imageData[cy * Mwidthstep + cx] != 1)
                    {
                        Node *node = new Node;
                        node->x = cx;
                        node->y = cy;
                        node->next = NULL;

                        end++;
                        last->next = node;
                        last = node;

                        M->imageData[cy * Mwidthstep + cx] = 1;

                        cvSet2D(dst, cy, cx, cur);
                    }
                }
            }
        }
        Node* temp = first;
        first = first->next;
        delete temp;
        start++;
    }

    cvReleaseImage(&M);
}