简单图像闭合外缘轮廓提取

目标轮廓提取方法目标轮廓提取是计算机视觉和图像处理领域中的一个重要任务，其主要目的是从图像中识别并提取出感兴趣目标的边界或外形。

以下是几种常用的目标轮廓提取方法：边缘检测：这是最直接的方法，主要利用边缘检测算子如Canny、Sobel、Prewitt、Roberts等，它们通过计算图像中像素点的梯度强度来确定边缘。

这种方法对于具有明显边缘特征的目标效果较好，但对于边缘模糊或复杂背景的情况可能效果不佳。

阈值分割：这是一种基于像素值的方法，首先设定一个或多个阈值，然后根据像素值与阈值的关系将图像分为不同的区域。

例如，对于二值图像，可以直接设定一个阈值，大于阈值的像素被视为目标，小于阈值的像素被视为背景。

这种方法简单快速，但对于目标与背景颜色接近或重叠的情况可能效果不佳。

形态学处理：这是一种基于数学形态学的图像处理技术，主要利用结构元素对图像进行膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等操作，从而提取或强调目标的轮廓。

这种方法对于去除噪声、填补孔洞、断开连接等任务非常有效。

区域生长：这是一种基于种子点的方法，首先选择一个或多个种子点，然后按照一定的规则（如像素值相似、距离近等）将相邻的像素点加入到目标区域中，直到满足停止条件。

这种方法对于目标内部特征一致、背景复杂的情况效果较好。

深度学习：近年来，随着深度学习技术的发展，越来越多的研究者开始使用神经网络来提取目标轮廓。

例如，U-Net、Mask R-CNN等网络可以直接从图像中预测出目标的轮廓或分割掩码。

这种方法对于复杂场景和多变的目标形状具有较强的适应性，但需要大量的训练数据和计算资源。

总的来说，目标轮廓提取的方法多种多样，需要根据具体的应用场景和目标特性来选择合适的方法。

CAD轮廓提取教程在使用CAD软件进行绘图时，经常有需要提取对象轮廓的情况，无论是为了根据轮廓制作图纸，还是进行二维轮廓分析等，轮廓提取都是一项非常有用的技巧。

在本篇教程中，我们将介绍使用CAD软件进行轮廓提取的方法。

步骤1：打开CAD软件并导入文件首先，打开你的CAD软件。

然后，通过“文件”->“打开”或者拖拽文件到软件界面中，将你要提取轮廓的文件导入到CAD软件中。

你可以导入各种格式的文件，如DWG、DXF等。

步骤2：选择轮廓提取工具在导入文件后，你可以看到CAD软件的绘图界面。

接下来，我们需要选择适当的工具来提取轮廓。

常用的工具有“闭合区域”、“偏移”、“修剪”等。

步骤3：使用闭合区域工具如果你的图形对象是封闭的，你可以使用“闭合区域”工具直接提取轮廓。

选择“闭合区域”工具后，用鼠标点击或拖动来选择图形内部的区域，然后按下回车键，CAD软件会将选定的区域作为闭合轮廓进行提取。

步骤4：使用偏移工具如果你的图形对象不是封闭的，你可以使用“偏移”工具来提取轮廓。

选择“偏移”工具后，按照软件的提示，用鼠标点击或拖动来选择需要提取轮廓的对象。

然后，输入一个偏移距离，此距离将决定提取的轮廓宽度。

最后，按下回车键，CAD软件将根据所选对象的轮廓生成一个新的对象作为提取结果。

步骤5：使用修剪工具在某些情况下，你可能需要提取轮廓的一部分。

这时，可以使用“修剪”工具来实现目标。

选择“修剪”工具后，根据软件的提示，用鼠标点击或拖动来选择需要修剪的对象。

然后，按下回车键，CAD软件将按照你的选择修剪对象，并生成提取出的轮廓。

步骤6：保存并导出轮廓在完成轮廓提取后，你可以选择“文件”->“保存”将绘图保存到本地。

如果需要导出提取的轮廓，可以选择“文件”->“导出”，然后选择合适的格式，如PDF、JPEG等。

以上就是使用CAD软件进行轮廓提取的简单教程。

通过选择适当的工具，你可以方便地提取出对象的轮廓，并进行后续的处理和分析。

CAD轮廓提取技巧CAD（Computer-Aided Design）是一种计算机辅助设计软件，广泛应用于工程设计领域。

在CAD软件中，轮廓提取是一项常见且重要的技巧，它能够快速准确地提取出所需的物体轮廓，为后续的设计工作提供便利。

首先，我们需要在CAD软件中打开待处理的设计文件。

在导航栏中选择相应的文件路径，双击打开目标文件。

接下来，通过使用鼠标滚轮调整视图，确保能够清晰地看到待提取的物体轮廓。

在CAD软件中，常用的轮廓提取方法有两种：直接提取和投影提取。

直接提取是一种比较简单直接的方法，通过手动选择物体边缘进行提取。

在CAD软件中，我们可以使用“线段”或“多段线”工具来绘制物体的边缘。

首先，选择绘制线段的工具，然后在设计文件的画布中点击鼠标左键，确定物体的一个边缘点，接着移动鼠标，点击鼠标左键确定物体的下一个边缘点，如此重复直至将整个边缘绘制完成。

当绘制完整个物体边缘后，我们可以通过选择“边缘提取”工具，在绘制好的边缘上点击鼠标左键，即可提取出物体的轮廓。

投影提取是一种更加高效的轮廓提取方法，通过将物体的投影投影在一个特定平面上，然后提取这个平面上的边缘来获得物体的轮廓。

在CAD软件中，我们可以使用“投影”命令来进行投影提取。

选择“投影”命令后，首先需要选择需要投影的物体，然后选择投影的平面。

在平面选择完成后，系统会自动进行投影，我们只需要通过选择“边缘提取”工具，点击需要提取的边缘即可完成轮廓的提取。

在CAD软件中进行轮廓提取时，有一些需要注意的技巧。

首先，确保选择的物体边缘尽量连续，这样可以提高提取轮廓的准确性。

其次，注意选择合适的投影平面，尽量选择与物体轮廓垂直或平行的平面，这样可以避免投影变形带来的错误。

此外，在进行投影提取时，还可以通过设置投影的灵敏度来调节投影的准确性。

轮廓提取是CAD软件中的一项基本技巧，掌握这项技巧可以帮助我们快速准确地获取所需的设计轮廓。

通过直接提取和投影提取两种方法，我们可以根据实际需求选择适合的提取方式。

图像识别中的轮廓提取算法探索一、引言图像处理技术在现代社会中扮演着重要的角色，而轮廓提取作为图像识别的基本技术之一，具有广泛的应用。

本文将探索图像识别中的轮廓提取算法，从边缘检测到轮廓生成，分析其原理和优缺点，展望其在未来的发展潜力。

二、边缘检测边缘是图像中亮度变化显著的区域，边缘检测是轮廓提取算法的第一步。

经典的边缘检测算法包括Sobel、Prewitt和Canny等。

Sobel算子通过卷积运算来检测边缘，Prewitt算子则利用不同方向的差分运算。

而Canny算法结合了多种技术，包括高斯平滑、梯度计算和非极大值抑制等，具有较好的效果和稳定性。

三、轮廓生成在边缘检测的基础上，轮廓生成算法根据图像的几何和拓扑关系，将边缘像素连接成闭合的曲线。

轮廓生成算法可以分为主动轮廓和被动轮廓两类。

主动轮廓算法利用能量函数对轮廓进行优化，如水平集方法和活动轮廓模型。

被动轮廓算法则是基于边缘像素的链接策略，如链码和分析。

不同的轮廓生成算法各有特点，可以根据具体的应用需求选择适合的方法。

四、优缺点分析轮廓提取算法具有一定的优缺点，了解其特点对算法的选择和应用至关重要。

1. Sobel算子和Prewitt算子是较为简单的边缘检测算法，计算速度快但在复杂背景下容易产生噪点。

Canny算法在边缘检测精度和抗噪性方面较好，但计算复杂度较高。

2. 主动轮廓算法能够根据能量函数优化轮廓，适用于处理复杂轮廓。

被动轮廓算法简单易用，但对于复杂的轮廓可能无法提取准确的边界。

3. 轮廓提取算法在运行时间和内存消耗方面存在一定的瓶颈，特别是对于大规模图像和视频。

未来的发展需要更高效的算法和硬件支持。

五、未来发展随着计算机视觉和人工智能的快速发展，图像识别中的轮廓提取算法也将不断优化和创新。

以下是未来发展的几个方向：1. 深度学习与轮廓提取的结合。

深度学习具有强大的特征学习能力，将其与轮廓提取算法相结合，可以进一步提高轮廓提取的准确度和鲁棒性。

CAD图形轮廓提取技巧在使用CAD软件进行设计和绘图时，轮廓提取是一项非常常见且重要的技巧。

通过提取图形的轮廓，我们可以更好地理解和分析设计，同时也能够用于后续的加工和建模操作。

在本文中，我将介绍几种常用的CAD图形轮廓提取技巧，帮助您更高效地进行设计。

一、使用闭合对象命令在CAD软件中，闭合对象是指由相交或连接线段组成的封闭形状，例如矩形、圆形等。

通过使用闭合对象命令，我们可以迅速地提取这些形状的轮廓。

首先，选择一个闭合对象，如一个矩形。

在命令栏或工具栏中找到闭合对象的命令，它通常被表示为一个封闭的形状图标。

点击该命令后，选择矩形对象。

CAD软件将自动提取出矩形的轮廓，并生成一个闭合的多段线。

您可以进一步编辑和调整这个轮廓，以满足您的需求。

二、使用修剪命令修剪命令是CAD软件中非常实用的一项功能，可以帮助我们去除不需要的图形细节，从而提取出所需的轮廓。

首先，选择修剪命令。

在CAD软件中，修剪命令通常被表示为一把剪刀的图标。

点击该命令后，按住鼠标左键在图形上拖动，将要修剪的部分标记为红色。

然后，释放鼠标左键，CAD软件将自动修剪掉标记的部分，并提取出剩余的轮廓。

三、使用轮廓命令轮廓命令是CAD软件中一项非常重要的功能，它可以帮助我们从三维模型中提取出二维平面的轮廓。

首先，选择轮廓命令。

在CAD软件中，轮廓命令通常被表示为一个平面和箭头的图标。

点击该命令后，选择三维模型上的一个平面或者一个截面，CAD软件将根据所选平面或截面提取出相应的轮廓。

四、使用边界命令边界命令是CAD软件中非常常用的一项功能，可以帮助我们从复杂的图形中提取出轮廓。

首先，选择边界命令。

在CAD软件中，边界命令通常被表示为一个封闭的线框图标。

点击该命令后，按住鼠标左键在图形上拖动，将要提取轮廓的部分标记为红色。

然后，释放鼠标左键，CAD软件将自动提取出标记区域的轮廓。

通过以上几种常用的CAD图形轮廓提取技巧，我们可以更加高效地进行设计和绘图工作。

封闭轮廓提取-概述说明以及解释1.引言1.1 概述轮廓提取是一种在计算机视觉和图像处理领域中常见的技术，它可以从图像或物体的边缘提取出封闭的边界线。

封闭轮廓提取是指将图像或物体的边缘线连接成一个封闭的形状，形成一个闭合的边界。

这项技术在许多领域都具有广泛的应用，包括目标检测与识别、图像分割、计算机辅助设计等。

封闭轮廓提取对于许多图像处理算法的前处理步骤至关重要。

通过提取出物体的封闭轮廓，可以将目标从背景中分离出来，进而实现对目标的进一步处理和分析。

例如，在目标检测与识别中，先提取出目标的封闭轮廓，然后再进行特征提取和分类器训练，有助于提高检测与识别的准确性和效率。

封闭轮廓提取方法和技术的研究也取得了显著进展。

传统的方法包括基于边缘检测、阈值分割、区域增长等算法，但这些方法存在一定的局限性，如对复杂背景的边缘提取效果不佳、对噪声敏感等。

近年来，随着计算机视觉和深度学习领域的发展，出现了基于深度学习的封闭轮廓提取方法，通过卷积神经网络等模型，能够更准确地提取出物体的封闭轮廓。

本文将在接下来的章节中详细介绍封闭轮廓提取的定义和背景，探讨封闭轮廓提取的意义以及介绍封闭轮廓提取的方法和技术。

最后，我们将对封闭轮廓提取的重要性进行总结，展望未来研究的发展方向，并给出本文的结论。

通过本文的阐述，读者将更加全面地了解封闭轮廓提取在图像处理中的重要性和应用前景。

1.2文章结构文章结构部分的内容如下：文章结构部分旨在介绍整篇文章的组织结构，帮助读者了解本文的内容安排和逻辑顺序。

本文的结构主要分为引言、正文和结论三个部分。

引言部分旨在引入封闭轮廓提取这个主题，并在概述中对封闭轮廓提取进行简要介绍。

接着介绍文章的目的，明确本文的研究目标和意义。

正文部分是本文的核心部分，主要分为三个小节。

首先，2.1节将定义并介绍轮廓提取的背景，包括其在计算机视觉和图像处理领域的应用以及其相关概念和技术。

其次，2.2节将重点探讨封闭轮廓提取的意义，包括其在实际应用中的重要性和潜在的挑战。

图像处理中的轮廓提取技术研究在图形图像处理领域，轮廓提取一直是一个值得深入研究的问题。

轮廓提取技术是将目标的边界或轮廓提取出来，它是图形图像处理领域中的一个重要问题。

轮廓提取技术已经在许多领域中得到了广泛的应用，比如计算机视觉、医学图像处理和机器人等领域。

轮廓提取算法种类繁多，本文将讨论一些常见的轮廓提取技术。

一、边缘检测算法边缘检测是图像处理中最基础的技术之一，它可以将图像中的边缘或轮廓提取出来。

常见的边缘检测算法有Canny算法、Sobel 算法和Laplacian算法等。

其中，Canny算法是一种经典且被广泛使用的边缘检测算法。

这个算法的主要思想是寻找图像中梯度变化最大的点，然后将这些点连接起来形成轮廓。

Sobel算法和Laplacian算法也常被用来进行轮廓提取。

Sobel算法是一种基于一阶导数的边缘检测算法，而Laplacian算法则是一种基于二阶导数的边缘检测算法。

二、阀值分割算法阈值分割是一种基于像素灰度值的图像分割方法。

它将图像分成两个部分：一个部分是大于或等于阈值的像素，另一个部分是小于阈值的像素。

常见的阈值分割算法包括Otsu算法、基于区域生长的分割算法和基于水平分割的方法等。

其中，Otsu算法是一种被广泛应用的自适应阈值分割算法，它可以有效地提取出图像的轮廓。

基于区域生长的分割算法则是一种基于区域生长的分割方法，它利用像素之间的相似性来提取轮廓。

而基于水平分割的方法则是一种基于像素灰度值的分割算法。

三、边界追踪算法边界追踪是一种特殊的轮廓提取算法，它是将轮廓上的所有像素依次排序，形成一条连续的路径。

常见的边界追踪算法有基于Chain Code的边界追踪算法和基于边沿链表的边界追踪算法等。

Chain Code是一种将轮廓像素编码成数字序列的方法，而基于边沿链表的边界追踪算法则是一种将轮廓像素存储到链表中的方法。

四、基于曲线演化的算法曲线演化是一种基于变分学习和微分方程的图像处理技术。

CAD中的轮廓提取方法CAD（计算机辅助设计）是一种广泛应用于工程和建筑领域的软件工具，它能够帮助设计师利用计算机图形处理功能来创建、编辑和修改复杂的设计图纸。

在CAD中，轮廓提取是一个常用的功能，它能够方便快捷地从设计图纸中提取出需要的轮廓线条，为后续的操作和分析提供便利。

本文将介绍几种常见的CAD中的轮廓提取方法。

第一种方法是通过使用CAD软件的线条编辑工具手动绘制轮廓线条。

在CAD软件中，我们可以使用绘制直线、弧线等基本工具来手动绘制出整体轮廓。

这种方法适用于简单和规则形状的设计，如矩形或圆形等。

它的优点是操作灵活，可以根据实际需要进行调整和修改。

但对于复杂的非规则形状，手动绘制的方法就较为繁琐和耗时了。

第二种方法是利用CAD软件的轮廓提取工具。

许多CAD软件在其工具箱中都有专门的轮廓提取工具，例如AutoCAD中的“边界”命令。

通过选择需要提取轮廓的对象，软件会自动识别出物体的边界，并生成对应的轮廓线条。

这种方法相比于手动绘制轮廓线条更加高效和准确，可以节省大量的时间和精力。

第三种方法是利用CAD软件的快捷键和命令来实现轮廓提取。

许多CAD软件都支持自定义快捷键，可以将常用的轮廓提取命令设置为快捷键，以提高工作效率。

例如，在AutoCAD中，我们可以使用“P”键来执行轮廓提取命令，通过选择需要提取轮廓的对象，软件会自动进行边界识别和轮廓生成。

这种方法可以极大地简化操作流程，提高工作效率。

第四种方法是利用CAD软件的辅助工具和插件来实现轮廓提取。

许多CAD软件都有丰富的插件和扩展工具，可以增强软件的功能和性能。

例如，在SolidWorks中，我们可以使用辅助工具“外形提取”来快速提取物体的轮廓线条。

通过选择要提取的物体，该工具会自动识别其边界并生成轮廓线条。

这种方法适用于复杂和非规则形状的设计，可以大大简化操作流程和减少工作量。

除了以上几种方法外，还可以结合使用CAD软件中的其他功能和工具来提高轮廓提取的效果。

目录摘要 (2)Abstract (3)1概述 (4)1.1数字图像处理的意义 (4)1.2MATLAB简介 (4)1.3设计任务 (5)2边缘检测 (6)2.1图像的边缘 (6)2.2边缘检测的基本步骤 (6)2.3边缘检测算法 (7)2.3.1Reborts算子 (7)2.3.2Sobel算子 (8)2.3.3Prewitt 算子 (8)2.3.4Kirsch 算子 (9)2.3.5LOG算子 (10)2.3.6Canny算子 (11)3轮廓提取 (12)4实验仿真 (13)4.1 Sobel算子代码 (13)4.2轮廓提取算法 (15)4.3仿真结果及分析 (18)5实验小结 (19)6参考文献 (20)摘要图像边缘是图像最基本的特征之一，往往携带着一幅图像的大部分信息。

而边缘存在于图像的不规则结构和不平稳现象中，也即存在于信号的突变点处，这些点给出了图像轮廓的位置，这些轮廓常常是我们在图像边缘检测时所需要的非常重要的一些特征条件，这就需要我们对一幅图像检测并提取出它的边缘。

而边缘检测算法则是图像边缘检测问题中经典技术难题之一，它的解决对于我们进行高层次的特征描述、识别和理解等有着重大的影响；又由于边缘检测在许多方面都有着非常重要的使用价值，所以人们一直在致力于研究和解决如何构造出具有良好性质及好的效果的边缘检测算子的问题。

本此实验主要分析几种应用于数字图像处理中的边缘检测算子,根据它们在实践中的应用结果进行研究,主要包括:Robert 边缘算子、Prewitt 边缘算子、Sobel 边缘算子、Kirsch 边缘算子以及Laplacian 算子等对图像及噪声图像的边缘检测,根据实验处理结果讨论了几种检测方法的优劣.关键词：数字图像处理;边缘检测;算子AbstractThe edges of the image, one of the basic characteristics of the image tend to carry most of the information in the image. Edge exists in the irregular structure of the image and non-stationary phenomena, i.e. exist in a mutation point of the signal, these points are given the location of the image contours, these contours are often required in image edge detection is very important some of the characteristics of the condition, which we need to detect and extract its edge image. The edge detection algorithm is the classic one of the technical problems of image edge detection problems, the solution for our high-level characterization, recognition and understanding has a significant impact; edge detection are very important in many ways value in use, so people have been devoted to the study and solve the problem of how to construct edge detection operator with a good nature and good results.This experiment analysis of several used in digital image processing, edge detection operator research results according to their application in practice, including: The Robert Edge Operator child Prewitt edge operator, Sobel edge operator, Kirsch edge operator and Laplacian operator on the image and noise image edge detection discussed the pros and cons of several detection methods, according to the results of the experimental treatment.Keywords: digital image processing; edge detection; operator1概述1.1数字图像处理的意义数字图像处理技术的迅猛发展，其应用前景得到了不可限量的扩展，如今各行各业都在积极发展与图像相关的技术。

如何使用图像处理技术进行图像的边界提取和分割图像的边界提取和分割是图像处理领域中的重要任务，它们在计算机视觉、图像识别和图像分析等方面都发挥着重要的作用。

本文将介绍如何使用图像处理技术进行图像的边界提取和分割。

图像的边界提取是指从图像中提取出物体的边界信息，使得我们可以更好地理解图像中的物体边缘轮廓。

图像的分割是将图像中的物体或者区域划分为不同的部分，以便于后续的分析和处理。

边界提取和分割是相辅相成的，可以结合使用，以达到更好的效果。

在进行边界提取和分割之前，首先需要预处理图像，包括灰度化、降噪和图像增强等操作。

可以使用以下几种常见的图像处理技术进行边界提取和分割。

1. Roberts算子和Sobel算子Roberts算子和Sobel算子是两种经典的边缘检测算法。

它们通过计算图像中像素点的梯度值来检测边缘。

Roberts算子主要通过计算邻近像素点之间的差值来提取边缘，而Sobel算子则利用像素点周围区域的梯度来检测边缘。

这两种算子都可以较好地提取图像的边缘信息。

2. Canny边缘检测算法Canny边缘检测算法是一种广泛应用的边缘检测算法。

它结合了边缘点的强度、连续性和非最大抑制的思想，能够有效地提取出图像中的边缘。

Canny算法的特点是能够较好地抑制噪声和假边缘，并且提取出连续的、细致的边界。

3. 区域生长算法区域生长算法是一种基于像素相似性的图像分割算法。

它从图像的某一个种子点开始，根据像素之间的相似性逐渐生长扩展，从而将图像中的区域分割出来。

区域生长算法适用于分割具有相似颜色、纹理或灰度的区域。

通过设置合适的生长条件，可以实现较好的分割效果。

4. 基于聚类的图像分割聚类算法，如K-means算法和Mean-Shift算法，可以应用于图像分割任务。

聚类算法通过计算像素之间的相似性将图像中的像素点进行分组，从而实现图像的分割。

这种方法常常用于分割具有明显不同特征的区域，如颜色、纹理或形状等。

总结起来，图像边界提取和分割是图像处理领域中的重要任务，可以利用多种图像处理技术来实现。

计算机科学与工程学院}}curBitmap = new Bitmap(bitmap);bitmap.Dispose();this.pictureBox_new.Image = curBitmap;}catch (Exception ex){MessageBox.Show(ex.Message, "错误提示", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Stop);}}示例图：图1-1 整体轮廓提取图1-2 外轮廓提取2.实现目标图像的特征提取原理：图像特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。

它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。

SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好效果。

SIFT特征不只具有尺度不变性，即使改变旋转角度，图像亮度或拍摄视角，仍然能够得到好的检测效果。

整个算法分为以下几个部分：1.构建尺度空间；2.LoG近似DoG找到关键点<检测DOG尺度空间极值点>；3.除去不好的特征点；4.给特征点赋值一个128维方向参数；5.关键点描述子的生成；6.根据SIFT进行匹配。

图2-1 不同σ下图像尺度空间代码：private void ToolStripMenuItem_imgprocess_getfeature_Click(object sender, EventArgs e){try{//Load ImageMat c_src1 = imread("..\\Images\\3.jpg");Mat c_src2 = imread("..\\Images\\4.jpg");Mat src1 = imread("..\\Images\\3.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);Mat src2 = imread("..\\Images\\4.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);if (!src1.data || !src2.data){ std::cout << " --(!) Error reading images " << std::endl; return -1; }//sift feature detectSiftFeatureDetector detector;BFMatcher matcher(NORM_L2);vector<DMatch> matches;matcher.match(des1, des2, matches);Mat img_match;drawMatches(src1, kp1, src2, kp2, matches, img_match);//,Scalar::all(-1),Scalar::all(-1),vector<char>(),drawmode);cout << "number of matched points: " << matches.size() << endl;imshow("matches", img_match);cvWaitKey();cvDestroyAllWindows();}catch (Exception ex){MessageBox.Show(ex.Message, "错误提示", MessageBoxButtons.OK, Message BoxIcon.Stop);}}示例图：图2-2 提取特征处理附录基本概念及一些补充什么是局部特征？•局部特征从总体上说是图像或在视觉领域中一些有别于其周围的地方•局部特征通常是描述一块区域，使其能具有高可区分度•局部特征的好坏直接会决定着后面分类、识别是否会得到一个好的结果局部特征需具备的特性•重复性•可区分性•准确性•数量以及效率•不变性局部特征提取算法-sift•SIFT算法由D.G.Lowe 1999年提出，2004年完善总结。

SciSmart图像检测之轮廓提取和轮廓操作关键词：图像检测,,轮廓提取摘要：在第十一课中我们讲了图像检测中的划痕检测，今天讲一讲其中的轮廓提取和轮廓操作工具。

OPT小讲堂 ∣ SciSmart图像检测之轮廓提取和轮廓操作在第十一课中我们讲了图像检测中的划痕检测，今天讲一讲其中的轮廓提取和轮廓操作工具。

什么是轮廓提取？图像中灰度值变化比较剧烈的，且具有连续性等特性的地方定义为轮廓，轮廓提取功能就是获取图片中的轮廓。

轮廓提取的基本思想是利用边缘增强算子，突出图像中的局部边缘，然后定义像素的“边缘强度”，通过设置阈值的方法提取边缘点集。

因此，轮廓提取包括两个基本内容：1、用轮廓提取算子提取出反映灰度变化的边缘点集。

2、在边缘点集合中剔除某些边界点或填补边界间断点，并将这些边缘连接成完整的线。

用于边缘检测的算子有 Sobel、Canny、Deriche1、Deriche2、Lanser1、Lanser2、Shen。

轮廓提取的基本原理图1 轮廓提取基本原理一、轮廓提取工具界面点击轮廓提取中的“设置”按钮，打开设置参数界面，如图2。

图2 轮廓提取工具界面二、轮廓提取的参数解析1、边缘检测方法：Sobel、Canny、Deriche1、Deriche2、Lanser1、Lanser2、Shen。

2、滤波系数：Sobel滤波器的轮廓提取效果与滤波系数无关；Canny提取方法，滤波系数越大，所提取的轮廓越平滑；Deriche1、Deriche2、Lanser1、Lanser2、Shen滤波系数越小，所提取的轮廓越平滑，得到的细节越少。

3、低阈值：边缘检测低阈值，低阈值不能大于高阈值。

范围是[0, 255]。

4、高阈值：边缘检测高阈值，高阈值不能小于低阈值。

边缘检测高低阈值剔除轮廓的逻辑是当轮廓点梯度高于高阈值的时候轮廓点保留，当轮廓点梯度介于高低阈值之间，如果此轮廓点能连接高阈值轮廓则被保留，否则去掉。

当轮廓点梯度低于低阈值，则去掉。

实验四图像轮廓线提取技术一、实验目的与要求：1、能熟练应用matlab去分析问题、解决问题；2、熟悉对matlab的图像处理的功能，掌握基本的图像处理的若干命令；3、在应用matlab进行图像处理方面具备一定的编程能力。

4、掌握figure，imread，image，colormap，imshow，imwrite，subplot，title，rgb2gray，imfinfo等语句的基本使用方法。

5、掌握图像轮廓线提取的简单方法并上机实现。

6、掌握matlab自带的一些常用边界检测算子的使用，提高对复杂图像处理的能力。

二、问题描述“图像轮廓线提取”是数字图像处理中对图像进行处理和分析之前的一项非常重要的工作。

指的是从原始图像中，以手动或自动的方法，将图片中的人物、动物、植物或者其他任何对象的（特征）轮廓线提取出来，使之成为一幅独立的黑白线条图。

从而达到将物体与背景分开，物体与物体分开的效果。

提取轮廓线被应用于许多方面，例如人脸检测和跟踪。

它结合了认知科学、图象处理、计算机图形学、机器视觉和模式识别等多个研究领域。

三、问题分析既然“图像轮廓线提取”的黑白线条图所在位置往往是图像中两区域交界位置，则可以通过图像特征（如形状、颜色、纹理等）变化情况来检测两区域交界处。

最简单的方法就是采用阈值检测法，即将当前检测点的特征与周围点的特征进行比较，若发现有较大的差异，则认为当前检测点属于两区域的交界点，否则，认为同一区域内的点。

四、背景知识介绍首先介绍几种基本的图像格式，再介绍一下matlab中常见的图像处理命令及其用法。

常见图像格式1.二值图单色图像则是带有颜色的图像中比较简单的格式，它一般由黑色区域和白色区域组成，可以用一个比特表示一个像素，“1”表示黑色，“0”表示白色，当然也可以倒过来表示，这种图像称之为二值图像。

2.灰度图我们也可以用8个比特（一个字节）表示一个像素，相当于把黑和白等分为256个级别，“0”表示为黑，“255”表示为白，该字节的数值表示相应像素值的灰度值或亮度值，数值越接近“0”，对应像素点越黑，相反，则对应像素点越白，此种图像我们一般称之为灰度图像。

图像轮廓提取方法
图像轮廓提取方法是图像处理中常用的技术，通常用于检测物体的边缘、形状、面积和位置等信息。

以下是一些常见的图像轮廓提取方法：
1. 基于边缘检测：图像边缘检测可以通过Sobel、Laplacian和Canny算子等方法完成，通常可以将检测到的边缘转换为轮廓。

2. 基于二值化：将图像转换为二值图像后，可以使用形态学操作、连通性检测等方法来提取轮廓。

在二值化过程中，可以根据图像灰度值的阈值对图像进行分割，以便更好地提取轮廓。

3. 基于区域分割：使用分割方法（如分水岭算法、阈值分割等）将图像分割为多个区域，然后通过区域之间的边界信息来提取轮廓。

4. 基于特征提取：利用图像纹理，形状，颜色等特征，从中提取物体的轮廓。

这种方法需要考虑各种特征的权重和分类器的训练，具有较高的计算复杂度。

5. 基于级联分类器：利用级联分类器检测物体的边缘，然后通过相关算法提取轮廓。

这种方法在人脸识别、物体检测等领域得到广泛应用。

数学实验报告实验二图像轮廓线提取技术学院专业姓名学号成绩单序号提交日期一、实验目的1.了解对matlab的图像处理功能，掌握基本的图像处理方式；2.掌握imread，imshow，imwrite，subplot，title等的基本使用方法。

3.掌握图像轮廓线提取的简单方法并上机实现。

4.了解matlab自带的边界检测算子的使用，提高对复杂图像处理的能力。

二、实验要求1．任意选取一幅灰度图像和一幅彩色图像，对算法中若干关键语句中进行调整，得出不同的实验结果，对这些结果进行分析，并与MATLAB自带的边缘检测做对比。

2．提出其它的轮廓线提取方法，与简单阈值法进行比较分析。

三、实验过程1．任意选取一幅灰度图像和一幅彩色图像，对算法中若干关键语句中进行调整，得出不同的实验结果，对这些结果进行分析。

⑴灰度图的轮廓线提取，M文件代码：function gray(pix,n) %灰度图的轮廓线提取A=imread(pix); %读取指定的灰度图%生成与图像对应的矩阵[a,b]=size(A); %a,b分别等于矩阵A的行数和列数B=double(A); %将矩阵A变为双精度矩阵D=40*sin(1/255*B); %将矩阵B进行非线性变换T=A; %新建与A同等大小矩阵for p=2:a-1 %处理图片边框内的像素点for q=2:b-1if(D(p,q)-D(p,q+1))>n|(D(p,q)-D(p,q-1))>n|(D(p,q)-D(p+1,q))>n|(D(p,q)-D(p-1,q))>n|( D(p,q)-D(p-1,q+1))>n|(D(p,q)-D(p+1,q-1))>n|(D(p,q)-D(p-1,q-1))>n|(D(p,q)-D(p+1,q +1))>nT(p,q)=0; %置边界点为黑色%新建轮廓线矩阵elseT(p,q)=255; %置非边界点为白色end;end;end;subplot(2,1,1); %将窗口分割为两行一列，下图显示于第一行image(A); %显示原图像title('灰度图原图'); %图释axis image; %保持图片显示比例subplot(2,1,2); %下图显示于第二行image(T); %显示提取轮廓线后的图片title('提取轮廓线'); %图释axis image;①调整算法中的灰度值差值n，得到图像如下：图一n=1 图二n=5图三n=10 图四n=20②调整像素的灰度值T(p,q)，实验图像如下：图五边界点T(p,q)=0，非边界T(p,q)=255 图六边界点T(p,q)=20，非边界T(p,q)=120 ③调整非线性变化D=40*sin(1/255*B)中的系数，设其系数为A，所得实验图像如下：图七系数A=100 图八系数A=400图九系数A=15 图十系数A=40实验结果分析：①图一，二，三，四表明，灰度值差值在提取轮廓线中起到了决定性的作用，调整灰度值差值可以修整轮廓线的提取效果，差值越大则满足条件的边界点越少，边界点与非边界点区分不明显，提取的轮廓线较为模糊；差值越小则满足条件的边界点越多，提取的轮廓线线条较粗，精度也较低且颜色较深。

【文章标题】：利用HoughCircles算法对圆形轮廓进行提取一、引言在图像处理领域，圆形轮廓的提取是一个非常重要的技术。

通过提取圆形轮廓，我们可以识别物体的形状、大小和位置，进而实现目标检测、图像拼接等功能。

在本文中，我将重点介绍利用HoughCircles算法对圆形轮廓进行提取的方法和技巧，并结合实际案例进行详细讲解。

二、HoughCircles算法简介HoughCircles算法是一种经典的图像处理算法，用于检测图像中的圆形轮廓。

该算法通过在参数空间中进行投票来检测圆形的位置和半径，具有较高的鲁棒性和精度。

在实际应用中，我们可以通过调节算法的参数来适应不同场景和要求，从而实现圆形轮廓的准确提取。

三、HoughCircles算法的原理HoughCircles算法的原理比较复杂，其核心思想是将图像中的圆形轮廓映射到参数空间中，然后通过投票的方式来确定圆形的位置和半径。

具体来说，算法会遍历图像中的每一个像素点，并对每个像素点进行霍夫变换，将其映射到参数空间中。

通过对参数空间中的投票进行统计，可以得到图像中可能存在的圆形轮廓的位置和半径。

四、HoughCircles算法的应用HoughCircles算法在实际应用中具有广泛的应用场景。

在工业领域中，我们可以利用该算法对零部件的圆形轮廓进行提取，实现自动化的零部件检测和计量；在医学影像领域中，我们可以利用该算法对医学影像中的病变进行分析，实现病变的自动诊断和定位；在无人驾驶领域中，我们可以利用该算法对道路上的交通标志和车辆进行检测，实现智能交通系统的应用等。

五、HoughCircles算法的优缺点HoughCircles算法具有较高的准确性和鲁棒性，对噪声和干扰具有较强的抵抗能力。

然而，该算法在处理大规模图像时的计算量较大，且对参数的选择较为敏感，需要根据具体场景进行调优。

该算法对图像质量和光照条件也较为敏感，需要在实际应用中进行针对性的处理和优化。

Adobe Photoshop中的人像轮廓提取方法Photoshop中的人像轮廓提取方法Adobe Photoshop是一款强大的图像处理工具，它不仅有丰富的滤镜和特效，还可以进行图像融合、修复、修饰等各种操作。

其中，人像轮廓提取是创作人员经常使用的功能之一，它可以帮助我们将人物从照片中精确地剪切出来，方便后续的编辑和设计。

下面将介绍几种常见的人像轮廓提取方法。

1. 魔术棒工具首先介绍的是Photoshop中的魔术棒工具。

通过该工具，我们可以选择人物的轮廓边缘，然后快速地选中整个人物。

使用该工具时，可以调整工具的容差值，以控制选取的范围和精度。

同时，结合键盘上的Shift和Alt键，可以增加或减少选取的区域，使轮廓选择更加精确。

不过，该方法对于复杂的背景和细节较多的图像可能不太适用。

2. 快速选择工具第二种方法是使用Photoshop中的快速选择工具。

该工具可以根据我们的绘制来智能选择图像中的物体或者人物。

在使用该工具时，我们可以适当增加或减少绘制的区域，以达到更好的选取效果。

与魔术棒工具类似，对于复杂背景和细节较多的图像，该方法可能需要一些技巧和耐心才能达到较好的效果。

3. 套索工具第三种方法是利用Photoshop中的套索工具进行人物轮廓提取。

套索工具可以手动选取图像轮廓，并且可以根据需要进行微调。

在选取轮廓时，我们可以使用不同的套索工具，如普通套索工具、多边形套索工具和磁性套索工具，根据实际情况选择最合适的工具。

与前两种方法相比，该方法需要一定的手工操作，但是能够更加精确地选取人物的轮廓。

4. 抠图工具最后，介绍的是Photoshop中的抠图工具。

该工具可以通过手动绘制轮廓，智能地将人物从图像中剪切出来。

使用抠图工具时，我们需要绘制人物的边缘，并且可以借助调整工具的细节和羽化选项来达到更好的效果。

虽然抠图工具可以在选取后自动消除背景，但是在处理复杂图像时需要更多的耐心和精确度。

综上所述，使用Adobe Photoshop进行人像轮廓提取可以采用多种不同的方法。

CAD轮廓提取与边缘预览方法CAD软件是一种常用的设计和制图工具，其中的AE软件是AE设计师必备的一种软件。

AE软件可以实现各种特效和动画效果，为用户提供了强大的设计和制作能力。

在使用AE软件的过程中，CAD轮廓提取和边缘预览是非常重要的功能，它们能够帮助用户更好地进行设计和制作。

在AE软件中，CAD轮廓提取和边缘预览的方法有很多种，下面我将介绍其中的一些常用方法。

首先是CAD轮廓提取方法。

当我们在AE软件中需要提取CAD图纸中的轮廓时，可以使用以下步骤：1. 导入CAD图纸：首先，将CAD图纸导入到AE软件中。

可以使用"导入"功能，或者直接将CAD图纸文件拖拽到AE工作区中。

2. 创建新的合成：在AE软件中，新建一个合成。

点击"合成"菜单，选择"新建合成"，设置合适的宽度、高度和帧率。

3. 将CAD图纸放入合成：将CAD图纸拖拽到新建的合成中。

此时，CAD图纸将出现在合成的时间轴中。

4. 应用蒙版：选中CAD图纸图层，在工具面板中选择"蒙版"工具。

用蒙版工具画出需要提取的轮廓区域。

5. 调整蒙版属性：在图层面板中，找到蒙版属性，可以调整蒙版的颜色和透明度等属性，以达到理想的效果。

6. 渲染和导出：最后，点击"合成"菜单，选择"添加到渲染队列"，设置好输出参数，点击渲染按钮，将提取好的CAD轮廓导出。

除了CAD轮廓提取方法，边缘预览也是AE设计中常用的方法之一。

边缘预览可以帮助设计师更好地了解和调整CAD图纸中的边缘，使得设计更加精确和准确。

以下是一种常用的边缘预览方法：1. 导入CAD图纸：同样，将CAD图纸导入到AE软件中。

2. 创建新的合成：新建一个合成，设置合理的宽度、高度和帧率。

3. 将CAD图纸放入合成：将CAD图纸拖拽到新建的合成中。

4. 应用边缘预览效果：选中CAD图纸图层，在特效面板中搜索"边缘预览"效果，并将其应用到图层上。

图像识别中的轮廓提取算法探索引言：图像识别技术作为人工智能领域的重要组成部分，不仅在生活中的安防监控、交通管理等方面发挥着重要作用，还在医疗诊断、无人驾驶等领域具有广泛的应用前景。

其中，轮廓提取算法作为图像处理的基础工具，对于图像识别起着至关重要的作用。

本文将从轮廓提取算法的原理及其应用前景等方面进行探讨。

一、轮廓提取算法原理介绍轮廓提取算法可以视为一种对图像边缘进行识别和提取的过程。

其原理主要基于图像中像素灰度值的变化，通过对灰度梯度的计算和分析，找到图像中相对明暗变化较大的区域，并将其提取为轮廓。

在实际的图像处理中，常用的轮廓提取算法包括Canny算子、Sobel算子等。

其中，Canny算子是一种较为常用的轮廓提取算法，它通过对图像进行多次处理来得到最佳效果。

首先，Canny算子对图像进行高斯滤波，以降低噪声的干扰；然后，通过计算梯度幅值和方向，找到图像中边缘的最大变化位置；最后，通过非极大值抑制和双阈值处理，进一步优化提取的轮廓结果。

二、轮廓提取算法的应用前景1. 图像分割轮廓提取算法在图像分割中具有重要的应用价值。

通过提取图像轮廓，可以将图像中的不同区域进行分离，从而进一步分析和处理。

例如，在医学图像的诊断中，可以通过轮廓提取算法将图像中的病变区域与正常组织进行划分，从而辅助医生进行疾病的诊断和治疗。

2. 物体检测与识别轮廓提取算法在物体检测与识别中也具有广泛的应用前景。

通过提取物体轮廓，可以更加精确地定位和识别物体。

例如，在智能驾驶技术中，可以通过轮廓提取算法将道路标志和行人等物体进行有效区分，从而实现车辆的精确定位和避让操作。

3. 图像重建与增强轮廓提取算法还可用于图像重建与增强。

通过提取图像中的轮廓，可以对图像进行重建和增强操作，从而改善图像的质量和清晰度。

例如，在图像压缩和降噪方面，通过轮廓提取算法可以辅助去除图像中的噪声，提高图像的压缩效果和视觉质量。

结语：随着人工智能技术的不断发展，图像识别的应用前景日益广阔。