获取前景点 - GetForegroundPoints

函数简介

获取二值化图像中的前景点坐标信息。此函数可以检测图像中的前景对象，并返回所有前景点的坐标信息，以JSON格式返回。适用于图像分割、目标检测、轮廓分析等场景。

接口名称

GetForegroundPoints

DLL调用

long GetForegroundPoints(long instance, long ptr)

参数说明

参数名类型说明
instance长整数型OLAPlug对象的指针，由 CreateCOLAPlugInterFace 接口生成。
ptr长整数型图像指针，由图像处理函数返回

示例

// 获取图像前景点
long image = LoadImage(ola, "D:\\test\\image.png");
if (image != 0) {
    long pointsPtr = GetForegroundPoints(ola, image);
    if (pointsPtr != 0) {
        // 获取JSON字符串
        char* jsonStr = (char*)pointsPtr;
        printf("前景点JSON: %s\n", jsonStr);
        
        // 解析JSON格式的前景点坐标
        // 格式: [{"x":10,"y":10},{"x":20,"y":20}]
        
        // 释放内存
        free(pointsPtr);
    }
    
    FreeImagePtr(ola, image);
}

// 获取二值化图像的前景点
long screen = GetScreenDataPtr(ola, 0, 0, 1920, 1080);
if (screen != 0) {
    // 先进行二值化处理
    long thresholded = Threshold(ola, screen, 128.0, 255.0, 0);
    if (thresholded != 0) {
        long pointsPtr = GetForegroundPoints(ola, thresholded);
        if (pointsPtr != 0) {
            printf("前景点数量: %s\n", (char*)pointsPtr);
            free(pointsPtr);
        }
        FreeImagePtr(ola, thresholded);
    }
    FreeImagePtr(ola, screen);
}

// 结合其他图像处理函数使用
long image = LoadImage(ola, "D:\\test\\target.png");
if (image != 0) {
    // 转换为灰度图
    long grayImage = ConvertColor(ola, image, 0);
    if (grayImage != 0) {
        // 阈值化
        long binaryImage = Threshold(ola, grayImage, 128.0, 255.0, 0);
        if (binaryImage != 0) {
            // 获取前景点
            long pointsPtr = GetForegroundPoints(ola, binaryImage);
            if (pointsPtr != 0) {
                printf("处理后的前景点: %s\n", (char*)pointsPtr);
                free(pointsPtr);
            }
            FreeImagePtr(ola, binaryImage);
        }
        FreeImagePtr(ola, grayImage);
    }
    FreeImagePtr(ola, image);
}

返回值

long: 返回前景点数组的JSON字符串指针，格式为 [{"x":10,"y":10},{"x":20,"y":20}]

注意事项

  • 返回的JSON字符串需要手动释放内存
  • 前景点检测基于图像的非零像素
  • 适用于二值化图像或经过预处理的图像
  • 返回的坐标基于图像坐标系，原点在左上角
  • 建议与 Threshold 函数配合使用
  • JSON格式便于后续处理和解析
  • 适用于目标检测、轮廓分析、图像分割等应用场景
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