对图像边缘进行随机均匀采样的算法实现( 转载)

图像边缘含有图像形状的丰富信息，然而，图像边缘有时所含的像素点还是太多，很多情况下需要继续精简（比如，使用 ShapeContext 进行形状匹配），于是就出现一个问题：如何从图像边缘上提取出N个点，使这N个点最具有代表性呢？一个很直观的思路是：

（１）这N个点要在图像边缘上；

（２）最近邻的两点之间要尽量分散开。

如，图像为：

 

需要设计一个采样算法，使它得到下面的结果：

 

==== 实现 ====

1，将图像加载，转换为ImageU8类（参见《发布我的高性能纯C#图像处理基本类，顺便也挑战一下极限。:)》），方便下一步处理。

2，获得全部边缘像素的位置。

在《重新认识C#: 玩转指针》的一文基础上新添加一个扩展方法：

1 public unsafe delegate void ActionOnPosition(Int32 x, Int32 y, TPixel* p);
2 public unsafe static void ForEach(this UnmanagedImage<TPixel> src, ActionOnPosition handler)
3 {
4     Int32 width = src.Width;
5     Int32 height = src.Height;
6 
7     TPixel* p = (TPixel*)src.StartIntPtr;
8     for (Int32 r = 0; r < height; r++)
9     {
10         for (Int32 w = 0; w < width; w++)
11         {
12             handler(w, r, p);
13             p++;
14         }
15     }
16 }