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BOOL IsContourP(int x,int y, IplImage *Src_Img){ BOOL p[10] ={0}; int LineBytes =Src_Img->widthStep; BYTE *lpPtr= (BYTE*)(Src_Img->imageData+LineBytes*y)+x;  p[2]=*(lpPtr-LineBytes) ? true

<br />http://hi.baidu.com/conglingks/blog/item/1ee6aade65d2015dcdbf1a22.html<br /><br />细化算法的分类：<br />        依据是否使用迭代运算可以分为两类：第一类是非迭代算法，一次即产生骨架，如基于距离变换的方法。游程长度编码细化等。第二类是迭代算法，即重复删除图像边缘满足一定条件的像素，最终得到单像素宽带骨架。迭代方法依据其检查像素的方法又可以再分成串行算法和并行算法，在串行算法中，是否删除像素在每次

<br />二值图像是一种简单的图像格式，它只有两个灰度级，即"0"表示黑色的像素点，"255"表示白色的像素点，至于如何从一幅普通的图像获得二值图像，请参考我近期在天极网上发表的《Visual C++编程实现图像的分割》一文。二值图像处理在图像处理领域占据很重要的位置，在具体的图像处理应用系统中，往往需要对于获得的二值图像再进一步进行处理，以有利于后期的识别工作。二值图像处理运算是从数学形态学下的集合论方法发展起来的,尽管它的基本运算很简单，但是却可以产生复杂的效果。常用的二值图像处理操作有许

       经过这段时间的努力，骨架提起终于有了点成果。这次编码吸取上次失败的经历，在代码规范上下了大功夫，算法上，在导师的帮助下彻底弄明白了。      算法：         1，体素化         2，细化（判断简单点）     下面还有很多工作要做，怎么样从骨架返回到三维网格，进而对网格进行四边形分割，加油！下面帖几张提取的结果  程序的环境是MFC+openGL细节决定成败！