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static void extractMSER_8UC1_Pass( int* ioptr, int* imgptr, int*** heap_cur, LinkedPoint* ptsptr, MSERGrowHistory* histptr, MSERConnectedComp* comptr, int step, int stepmask, int stepgap, MSERParams params, int color, CvSeq* contours, CvMemStorage* storage ) { //设置第一个组块的灰度值为256,该灰度值是真实图像中不存在的灰度值,以区分真实图像的组块,从而判断程序是否结束 comptr->grey_level = 256; //步骤2和步骤3 //指向第二个组块 comptr++; //设置第二个组块为输入图像第一个像素(左上角)的灰度值 comptr->grey_level = (*imgptr)&0xff; //初始化该组块 initMSERComp( comptr ); //在最高位标注该像素为已被访问过,即该值小于0 *imgptr |= 0x80000000; //得到该像素所对应的堆,即指向它所对应的灰度值 heap_cur += (*imgptr)&0xff; //定义方向,即偏移量,因为是4邻域,所以该数组分别对应右、下、左、上 int dir[] = { 1, step, -1, -step }; #ifdef __INTRIN_ENABLED__ unsigned long heapbit[] = { 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 }; unsigned long* bit_cur = heapbit+(((*imgptr)&0x700)>>8); #endif //死循环,退出该死循环的条件有两个:一是到达组块的栈底;二是边界像素堆中没有任何值。达到栈底也就意味着堆中没有值,在此函数中两者是一致的。 for ( ; ; ) { // take tour of all the 4 directions //步骤4 //在4邻域内进行搜索 while ( ((*imgptr)&0x70000) < 0x40000 ) { // get the neighbor /* ((*imgptr)&0x70000)>>16得到第16位至第18位数据,该数据对应的4邻域的方向,再通过dir数组得到4邻域的偏移量,因此imgptr_nbr为当前像素4邻域中某一个方向上邻域的地址指针 */ int* imgptr_nbr = imgptr+dir[((*imgptr)&0x70000)>>16]; //检查邻域像素是否被访问过,如果被访问过,则会在第一位置1,因此该值会小于0,否则第一位为0,该值大于0 if ( *imgptr_nbr >= 0 ) // if the neighbor is not visited yet { //标注该像素已被访问过,即把第一位置1 *imgptr_nbr |= 0x80000000; // mark it as visited //比较当前像素与邻域像素灰度值 if ( ((*imgptr_nbr)&0xff) < ((*imgptr)&0xff) ) { //如果邻域值小于当前值,把当前值放入堆中 // when the value of neighbor smaller than current // push current to boundary heap and make the neighbor to be the current one // create an empty comp //堆中该像素灰度值的数量加1,即对该灰度值像素个数计数 (*heap_cur)++; //把当前值的地址放入堆中 **heap_cur = imgptr; //重新标注当前值的方向位,以备下一次访问该值时搜索下一个邻域 *imgptr += 0x10000; //定位邻域值所对应的堆的位置 //当前heap_cur所指向的灰度值为while循环搜索中的最小灰度值,即水溢过的最低点 heap_cur += ((*imgptr_nbr)&0xff)-((*imgptr)&0xff); #ifdef __INTRIN_ENABLED__ _bitset( bit_cur, (*imgptr)&0x1f ); bit_cur += (((*imgptr_nbr)&0x700)-((*imgptr)&0x700))>>8; #endif imgptr = imgptr_nbr; //邻域值换为当前值 //步骤3 comptr++; //创建一个组块 initMSERComp( comptr ); //初始化该组块 comptr->grey_level = (*imgptr)&0xff; //为该组块的灰度值赋值 //当某个邻域值小于当前值,则不对当前值再做任何操作,继续下次循环,在下次循环中,处理的则是该邻域值,即再次执行步骤4 continue; } else { //如果邻域值大于当前值,把邻域值放入堆中 // otherwise, push the neighbor to boundary heap //找到该邻域值在堆中的灰度值位置,并对其计数,即对该灰度值像素个数计数 heap_cur[((*imgptr_nbr)&0xff)-((*imgptr)&0xff)]++; //把该邻域像素地址放入堆中 *heap_cur[((*imgptr_nbr)&0xff)-((*imgptr)&0xff)] = imgptr_nbr; #ifdef __INTRIN_ENABLED__ _bitset( bit_cur+((((*imgptr_nbr)&0x700)-((*imgptr)&0x700))>>8), (*imgptr_nbr)&0x1f ); #endif } } *imgptr += 0x10000; //重新标注当前值的领域方向 } //imsk表示结束while循环后所得到的最后像素地址与图像首地址的相对距离 int imsk = (int)(imgptr-ioptr); //得到结束while循环后的最后像素的坐标位置 //从这里可以看出图像的宽采样2^N的好处,即imsk>>stepgap ptsptr->pt = cvPoint( imsk&stepmask, imsk>>stepgap ); // get the current location //步骤5 //对栈顶的组块的像素个数累加,即计算组块的面积大小,并链接组块内的像素点 //结束while循环后,栈顶组块的灰度值就是该次循环后得到的最小灰度值,也就是该组块为极低点,就相当于水已经流到了最低的位置 accumulateMSERComp( comptr, ptsptr ); //指向下一个像素点链表位置 ptsptr++; // get the next pixel from boundary heap //步骤6 /*结束while循环后,如果**heap_cur有值的话,heap_cur指向的应该是while循环中得到的灰度值最小值,也就是在组块的边界像素中,有与组块相同的灰度值,因此要把该值作为当前值继续while循环,也就是相当于组块面积的扩展*/ if ( **heap_cur ) //有值 { imgptr = **heap_cur; //把该像素点作为当前值 (*heap_cur)--; //像素的个数要相应的减1 #ifdef __INTRIN_ENABLED__ if ( !**heap_cur ) _bitreset( bit_cur, (*imgptr)&0x1f ); #endif //步骤7 //已经找到了最小灰度值的组块,并且边界像素堆中的灰度值都比组块的灰度值大,则这时需要组块,即计算最大稳定极值区域 } else { #ifdef __INTRIN_ENABLED__ bool found_pixel = 0; unsigned long pixel_val; for ( int i = ((*imgptr)&0x700)>>8; i < 8; i++ ) { if ( _BitScanForward( &pixel_val, *bit_cur ) ) { found_pixel = 1; pixel_val += i<<5; heap_cur += pixel_val-((*imgptr)&0xff); break; } bit_cur++; } if ( found_pixel ) #else heap_cur++; //指向高一级的灰度值 unsigned long pixel_val = 0; //在边界像素堆中,找到边界像素中的最小灰度值 for ( unsigned long i = ((*imgptr)&0xff)+1; i < 256; i++ ) { if ( **heap_cur ) { pixel_val = i; //灰度值 break; } //定位在堆中所对应的灰度值,与pixel_val是相等的 heap_cur++; } if ( pixel_val ) //如果找到了像素值 #endif { imgptr = **heap_cur; //从堆中提取出该像素 (*heap_cur)--; //对应的像素个数减1 #ifdef __INTRIN_ENABLED__ if ( !**heap_cur ) _bitreset( bit_cur, pixel_val&0x1f ); #endif //进入处理栈子模块 if ( pixel_val < comptr[-1].grey_level ) //如果从堆中提取出的最小灰度值小于距栈顶第二个组块的灰度值,则说明栈顶组块和第二个组块之间仍然有没有处理过的组块,因此在计算完MSER值后还要继续返回步骤4搜索该组块 { // check the stablity and push a new history, increase the grey level //利用公式2计算栈顶组块的q(i)值 if ( MSERStableCheck( comptr, params ) ) //是MSER { //得到组块内的像素点 CvContour* contour = MSERToContour( comptr, storage ); contour->color = color; //标注是MSER-还是MSER+ //把组块像素点放入序列中 cvSeqPush( contours, &contour ); } MSERNewHistory( comptr, histptr ); //改变栈顶组块的灰度值,这样就可以和上一层的组块进行合并 comptr[0].grey_level = pixel_val; histptr++; } else { //从堆中提取出的最小灰度值大于等于距栈顶第二个组块的灰度值 // keep merging top two comp in stack until the grey level >= pixel_val //死循环,用于处理灰度值相同并且相连的组块之间的合并 for ( ; ; ) { //指向距栈顶第二个组块 comptr--; //合并前两个组块,并把合并后的组块作为栈顶组块 MSERMergeComp( comptr+1, comptr, comptr, histptr ); histptr++; /*如果pixel_val = comptr[0].grey_level,说明在边界上还有属于该组块的像素;如果pixel_val < comptr[0].grey_level,说明还有比栈顶组块灰度值更小的组块没有搜索到。这两种情况都需要回到步骤4中继续搜索组块*/ if ( pixel_val <= comptr[0].grey_level ) break; //合并栈内前两个组块,直到pixel_val < comptr[-1].grey_level为止 if ( pixel_val < comptr[-1].grey_level ) { // check the stablity here otherwise it wouldn‘t be an ER if ( MSERStableCheck( comptr, params ) ) { CvContour* contour = MSERToContour( comptr, storage ); contour->color = color; cvSeqPush( contours, &contour ); } MSERNewHistory( comptr, histptr ); comptr[0].grey_level = pixel_val; histptr++; break; } } } } else //边界像素堆中没有任何像素,则退出死循环,该函数返回。 break; } } }
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