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;
}
}
}
时间： 2024-10-15 11:42:46