图形轮廓系统的提取开发
Python图像处理之目标物体轮廓提取的实现方法
Python图像处理之⽬标物体轮廓提取的实现⽅法⽬录1 引⾔2 原理3 Python实现1）读⼊彩⾊图像2) 彩⾊图像灰度化3）⼆值化4）提取轮廓4 总结1 引⾔⽬标物体的边缘对图像识别和计算机分析⼗分有⽤。
边缘可以勾画出⽬标物体，使观察者⼀⽬了然；边缘蕴含了丰富的内在信息（如⽅向、形状等），是图像识别中抽取图像特征的重要属性。
轮廓提取是边界分割中⾮常重要的⼀种处理，同时也是图像处理的经典难题，轮廓提取和轮廓跟踪的⽬的都是获得图像的外部轮廓特征。
2 原理⼆值图像的轮廓提取的原理⾮常简单，就是掏空内部点：如果原图中有⼀点为⿊，且它的8个相邻点皆为⿊⾊，则将该点删除。
对于⾮⼆值图像，需要先进⾏⼆值化处理。
轮廓提取的⽅法有很多，在这⾥我们介绍⼀种最基本、最简单容易实现的算法。
算法原理如下：在进⾏轮廓提取时，使⽤⼀个⼀维数组，⽤来记录处理的像素点的周围8邻域的信息若8个邻域的像素点的灰度值和中⼼点的灰度值相同，则认为该点在物体的内部，可以删除；否则，认为该点在图像的边缘，需要保留。
依次处理图像中每⼀个像素，则最后留下来的就是图像的轮廓。
3 Python实现1）读⼊彩⾊图像img_name = "./20210808/sample3.png"img = cv2.imread(img_name)结果如下：2) 彩⾊图像灰度化gray_img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)结果如下：3）⼆值化def get_binary_img(img):# gray img to bin imagebin_img = np.zeros(shape=(img.shape), dtype=np.uint8)h = img.shape[0]w = img.shape[1]for i in range(h):for j in range(w):bin_img[i][j] = 255 if img[i][j] > 127 else 0return bin_img# 调⽤bin_img = get_binary_img(gray_img)结果如下：4）提取轮廓参考上述原理，进⾏实现，代码如下：def get_contour(bin_img):# get contourcontour_img = np.zeros(shape=(bin_img.shape),dtype=np.uint8) contour_img += 255h = bin_img.shape[0]w = bin_img.shape[1]for i in range(1,h-1):for j in range(1,w-1):if(bin_img[i][j]==0):contour_img[i][j] = 0sum = 0sum += bin_img[i - 1][j + 1]sum += bin_img[i][j + 1]sum += bin_img[i + 1][j + 1]sum += bin_img[i - 1][j]sum += bin_img[i + 1][j]sum += bin_img[i - 1][j - 1]sum += bin_img[i][j - 1]sum += bin_img[i + 1][j - 1]if sum == 0:contour_img[i][j] = 255return contour_img# 调⽤contour_img = get_contour(bin_img)结果如下：4 总结通过上述简单步骤，我们实现了物体轮廓提取，相应的处理效果如下：上图中左侧为原图，右侧为我们提取的物体轮廓图。
CAD轮廓提取教程
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。
计算机视觉中的轮廓线提取技术
计算机视觉中的轮廓线提取技术随着现代技术的迅速发展，计算机视觉技术也日渐成熟。
其中轮廓线提取技术是视觉算法中一个重要的环节，它能够从图像中提取出物体的轮廓线，为图像处理、目标检测、三维建模等应用提供基础支持。
本文将介绍计算机视觉中的轮廓线提取技术，包括方法原理、应用场景以及相关算法。
一、轮廓线提取技术原理轮廓线提取是数字图像处理中一个重要的过程，它主要通过对图像进行边缘检测和特征提取，来实现对物体轮廓线的提取。
轮廓线是物体和背景之间的边界线，它具有明显的区分度，适用于识别物体的形状、大小和位置等信息。
轮廓线提取技术的主要流程包括：1. 去噪：对原始图像进行降噪处理，使得图像更加干净，有利于后续的边缘检测和特征提取。
2. 边缘检测：经过降噪后，对图像进行边缘检测，以便提取出物体的轮廓线。
边缘检测算法主要有Sobel算子、Canny算子、Laplacian算子等。
3. 特征提取：提取边缘点，将其组成闭合的轮廓线。
常用的特征提取算法有霍夫变换、最大连通区域分析等。
二、轮廓线提取算法1. Sobel算子Sobel算子是一种边缘检测算法，在数字图像处理中广泛应用。
该算法通过对图像进行卷积操作，来提取出图像中的边缘点。
Sobel算子具有简单、易于实现的特点，但是提取出的边缘点可能不够准确，容易受到噪声的影响。
2. Canny算子Canny算子是一种比较常用的边缘检测算法，它对图像进行多次卷积操作，以提取出图像中的边缘点。
Canny算子具有高灵敏度和低误检率的特点，可以有效地提取出物体的轮廓线，受到很广泛的应用。
3. Laplacian算子Laplacian算子是一种利用二阶偏导数求解的边缘检测算法，它主要通过对图像进行拉普拉斯滤波，来提取出图像中的边缘点。
Laplacian算子具有灵敏度高、响应速度快的特点，但是容易受到噪声的干扰。
三、轮廓线提取技术的应用场景轮廓线提取技术可以应用于多个领域，如图像处理、目标检测、三维建模等。
图像识别中的轮廓提取算法探索(二)
图像识别中的轮廓提取算法探索随着计算机视觉技术的快速发展，图像识别成为了一个备受研究关注的领域。
在图像识别过程中，轮廓提取算法起到了至关重要的作用。
本文将从不同方法的角度，探索图像识别中的轮廓提取算法。
一、边缘检测算法边缘检测是图像处理中一项重要的技术，旨在从图像中提取出物体的轮廓信息。
最常用的边缘检测算法包括Canny算子、Sobel算子和Laplacian算子。
这些算法基于图像的亮度变化来进行边缘的检测，可以有效地提取轮廓信息。
Canny算子在边缘检测方面表现出色。
它利用了图像的梯度信息，并通过非最大抑制和双阈值处理来提取出准确的边缘。
Sobel算子是一种简单而常用的边缘检测算子。
它利用图像的亮度变化率来检测边缘，然后通过梯度幅值的阈值来确定是否为边缘点。
Laplacian算子则是一种二阶微分算子，通过求取图像亮度的二阶导数来检测边缘。
这种算法对于噪声的鲁棒性较强，能够提取到更为细致的边缘。
二、基于模型的轮廓提取算法基于模型的轮廓提取算法是通过对图像的区域进行建模来提取轮廓信息。
这类算法包括活动轮廓模型和分水岭算法。
活动轮廓模型是一种基于能量泛函的方法，它通过最小化能量函数，使得轮廓向物体的边缘收缩。
这类算法在复杂背景下能够准确地提取出物体的轮廓。
分水岭算法则是一种经典的图像分割算法，通过将图像看作地形地貌，以像素的灰度值作为高度的参考，实现对图像的分割。
这种算法适用于多物体的分割，但对于重叠的物体分割效果较差。
三、深度学习在轮廓提取中的应用近年来，深度学习技术在图像识别领域取得了巨大的突破。
通过训练大规模的神经网络，可以实现对图像中物体轮廓的准确提取。
深度学习模型中最常用的是卷积神经网络（CNN）。
CNN通过学习具有不同卷积核的特征提取器，能够从图像中提取出具有鲁棒性的特征。
这些特征可以用于提取轮廓信息，并辅助进行图像识别。
同时，生成对抗网络（GAN）也被用于图像的轮廓提取。
GAN通过同时训练一个生成器和一个判别器，使得生成器能够生成逼真的图像，而判别器能够准确区分真实图像和生成图像。
CAD图形轮廓提取技巧
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。
图像处理中的轮廓提取技术研究
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。
opencv轮廓提取原理
opencv轮廓提取原理OpenCV是一个用于图像处理和计算机视觉的开源库，拥有丰富的功能和算法。
其中之一就是轮廓提取，它可以帮助我们从图像中提取出物体的边界轮廓。
本文将介绍OpenCV轮廓提取的原理和实现方法。
在图像处理中，轮廓是物体边界的表示形式，它是由一系列连续的点构成的曲线。
轮廓提取的目的是找到图像中所有物体的轮廓，以便进行进一步的分析和处理。
OpenCV提供了一种基于边缘检测的方法来实现轮廓提取。
边缘检测是一种常用的图像处理技术，它可以帮助我们找到图像中明显的边缘。
OpenCV提供了一些边缘检测算法，如Canny边缘检测算法。
这些算法可以帮助我们找到图像中明显的边缘，并将其表示为二值图像，其中边缘像素的值为255，非边缘像素的值为0。
在进行轮廓提取之前，我们首先需要对图像进行预处理，以便提高后续边缘检测的效果。
预处理包括灰度化、滤波和二值化等步骤。
灰度化将彩色图像转换为灰度图像，滤波可以帮助我们去除图像中的噪声，而二值化则可以将灰度图像转换为二值图像。
一旦我们得到了二值图像，就可以使用OpenCV提供的findContours函数来进行轮廓提取。
该函数可以帮助我们找到二值图像中的所有轮廓，并将其表示为一系列的点集。
每个轮廓都是一个包含一系列点坐标的向量，我们可以通过遍历这些点来获取轮廓的每个像素位置。
在轮廓提取之后，我们可以对轮廓进行一些进一步的处理，如计算轮廓的面积、周长和中心点等。
OpenCV提供了一些函数来实现这些功能，如contourArea、arcLength和moments等。
除了基本的轮廓提取之外，OpenCV还提供了一些高级的轮廓处理算法，如轮廓逼近、轮廓拟合和轮廓匹配等。
这些算法可以帮助我们更精确地描述和分析物体的轮廓。
总结来说，OpenCV轮廓提取是一种基于边缘检测的方法，它可以帮助我们从图像中提取出物体的边界轮廓。
通过预处理和使用findContours函数，我们可以得到图像中所有物体的轮廓，并进行进一步的分析和处理。
图像识别中的轮廓提取算法探索(八)
图像识别中的轮廓提取算法探索随着人工智能技术的迅猛发展，图像识别越来越受到关注。
而在图像识别中，轮廓提取算法是一个至关重要的环节。
本文将就图像识别中的轮廓提取算法进行探索和分析。
一、图像轮廓提取算法的背景随着计算机硬件和软件的不断进步，图像处理技术取得了长足的发展。
而图像轮廓提取算法作为图像处理的重要一环，主要用于识别和描述图像中的边缘轮廓。
在目标检测、图像分割和模式识别等领域都有广泛的应用。
因此，对图像轮廓提取算法的研究具有重要的实际意义。
二、轮廓提取算法的传统方法1、Sobel算子Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法，通过计算图像中每个像素点灰度值的梯度来提取轮廓。
Sobel算子计算简单快速，且对噪声具有一定的抑制能力。
然而，Sobel算子容易受到图像中边缘灰度变化较大的影响，导致提取结果不准确。
2、Canny算子Canny算子是一种基于高斯滤波和非最大值抑制的边缘检测算法。
它能够有效地抑制噪声，同时提取出细节较为清晰的轮廓。
Canny算子在图像轮廓提取中被广泛应用，但其参数的选择对提取效果有较大影响。
3、拉普拉斯算子拉普拉斯算子是一种基于二阶微分的边缘检测算法，通过求取图像中每个像素点的二阶微分来提取轮廓。
拉普拉斯算子对噪声敏感，容易出现边缘断裂的现象。
因此，在实际应用中，常常需要结合其他算法进行改进和优化。
三、新兴的轮廓提取算法1、基于深度学习的轮廓提取算法近年来，深度学习技术在图像处理领域取得了巨大的突破。
基于深度学习的轮廓提取算法通过训练神经网络模型，实现自动化的轮廓提取。
这种算法不仅能够提取出高质量的轮廓，还能够应对各种复杂的图像场景。
但基于深度学习的轮廓提取算法需要大量的训练数据和计算资源，且难以解释模型的预测结果。
2、基于边缘增长的轮廓提取算法边缘增长算法是一种基于种子点的图像分割算法，通过将具有相似特征的像素点合并为同一个区域，最终实现轮廓的提取。
边缘增长算法具有较好的鲁棒性和适应性，对噪声和细节变化具有一定的容忍度。
CAD中的轮廓提取方法
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。
基于OpenCV的图像轮廓提取方法的实现
基于OpenCV的图像轮廓提取的实现【摘要】OpenCV是近几年来推出的一个开源的、免费的计算机视觉库.OpenCV的目标是构建一个简单易用的计算机视觉框架，利用它所包含的函数帮助开发人员方便快捷地实现图像处理和视频处理。
而图像的轮廓是图像的一种基本特征，携带着一幅图像大部分的信息，经常被应用到较高层次的图像应用中。
它在图像分离，图像识别和图像压缩等领域有很广泛的应用，也是图像处理的基础。
本文首先阐述了OpenCV的特点和结构,然后采用一系列的可行性算法来获取图像特征参数并通过各种算子（Sobel算子，Laplace算子，Canny算子）对图像的灰度进行分析，调节，用实现对图像的边缘检测和轮廓提取。
【关键词】OpenCV 图像轮廓提取The realization of the image contour extraction based on OpenCV【Abstract】OpenCV is launched an open source in recent years.Free computer vision library. OpenCV's goal is to build a simple and easy to use computer vision framework, function to help developers use it contains quick and easy to realize image processing and video processing.And the outline of the image is a basic feature of image, carrying an image, most of the information is often applied to the higher level of the image application.It in image separation, image recognition and image compression, and other fields have a wide range of applications, is also the basis of image processing.At first, this paper expounds the characteristics and structure of OpenCV, then a series of the feasibility of the algorithm is used to obtain image feature parameters and through a variety of operator (Sobel operator, Laplace operator, Canny operator) analysis of image gray level, adjustment, use of image edge detection and contour extraction.【Key words】OpenCV Image Contour extraction目录1引言 (1)1.1 课题背景 (1)1.2 研究的目的及意义 (1)1.3 可行性分析 (2)2 开发工具及轮廓提取概述 (3)2.1 OpenCV (3)2.1.1 OpenCV简介 (3)2.1.2 OpenCV安装及环境搭建 (3)2.2 边缘检测........................................................................................ 错误！未定义书签。
CAD轮廓提取与等高线生成技巧
CAD轮廓提取与等高线生成技巧CAD（Computer-Aided Design，计算机辅助设计）是一种广泛应用于工程设计领域的软件工具。
在设计制图过程中，提取轮廓和生成等高线是非常重要的步骤，它们可以帮助我们更好地理解和可视化设计对象。
在本文中，我们将介绍一些与CAD轮廓提取和等高线生成相关的技巧和方法。
一、轮廓提取轮廓提取是指从图形中提取出对象的边界线。
在CAD软件中，提取轮廓的方法有很多，以下是一些常用的技巧：1. 使用边界命令：大多数CAD软件都提供了边界命令，可以根据选定的区域自动生成封闭的边界线。
选择该命令后，只需点击或框选需要提取轮廓的区域，软件会自动生成轮廓线。
2. 使用描边命令：描边命令允许我们手动选择或绘制轮廓线的路径。
选择描边命令后，我们可以通过选择线、圆弧、多段线等基本图形来描绘轮廓线，并将其连接成封闭的形状。
3. 使用裁剪命令：裁剪命令可以帮助我们去除不需要的部分，并得到所需的轮廓。
选择裁剪命令后，我们可以通过选择需要保留或删除的对象来获得轮廓线。
二、等高线生成生成等高线是为了描述地形或物体表面上的等高线分布情况。
在CAD软件中，我们可以通过以下方法生成等高线：1. 使用分层命令：通过在图形上选择一系列高度标记点，然后使用分层命令，CAD软件会根据这些标记点自动连接等高线。
2. 使用等值矩阵命令：等值矩阵命令允许我们通过定义等高线间隔和起始高度来生成等高线。
选择等值矩阵命令后，我们需要输入等高线的间隔和起始高度，软件会自动根据这些参数生成等高线。
3. 使用缓冲区命令：缓冲区命令可以将曲线或边界线向内或向外按照指定距离进行扩展，并根据这些边界线生成等高线。
选择缓冲区命令后，我们需要选择需要扩展的对象和扩展的距离，软件会根据这些参数生成等高线。
以上是CAD轮廓提取与等高线生成的一些常用技巧和方法。
通过这些技巧，我们可以更加方便和高效地进行CAD设计工作，并且能够更清晰地了解设计对象的形状和高度分布。
Opencv实现轮廓提取功能
Opencv实现轮廓提取功能轮廓：⼀个轮廓代表⼀系列的点（像素），这⼀系列的点构成⼀个有序的点集，所以可以把⼀个轮廓理解为⼀个有序的点集。
在opencv中，提供了⼀个函数返回⼀个有序的点集或者有序的点集的集合（指多个有序的点集），函数findContour是从⼆值图像中来计算轮廓的，⼀般使⽤Canny()函数处理后的图像，因为这样的图像含有边缘像素。
寻找轮廓的API函数：findContours(image,vector<vector<Point>> contours,vector<Vec4i>hierarchy,int mode,int method,Point offset = Point(0,0));参数解释：（1）image：单通道图像矩阵，⼀般是经过canny处理后的⼆值图像；（2）contours：vector<vector<Point>>类型，是⼀个向量，并且是⼀个双重向量，向量内每个元素保存了⼀组由连续的Point 点构成的点的集合的向量，每⼀组Point点集就是⼀个轮廓。
有多少轮廓，向量contours就有多少元素；（3）hierarchy：vector<Vec4i> 类型，即容器内每⼀个元素都是⼀个包含了4个int型变量的向量，向量内每个元素保存了⼀个包含4个int整型的数组。
向量hiararchy内的元素和轮廓向量contours内的元素是⼀⼀对应的，向量的容量相同。
hierarchy向量内每⼀个元素的4个int型变量——hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3]，分别表⽰第i个轮廓的后⼀个轮廓、前⼀个轮廓、⽗轮廓、内嵌轮廓的索引编号。
如果当前轮廓没有对应的后⼀个轮廓、前⼀个轮廓、⽗轮廓或内嵌轮廓的话，则hierarchy[i][0]~hierarchy[i][3]的相应位被设置为默认值-1；（4）mode：int类型的，定义轮廓的检索模式：CV_RETR_EXTERNAL只检测最外围轮廓，包含在外围轮廓内的内围轮廓被忽略；CV_RETR_LIST 检测所有的轮廓，包括内围、外围轮廓，但是检测到的轮廓不建⽴等级关系，彼此之间独⽴，没有等级关系，这就意味着这个检索模式下不存在⽗轮廓或内嵌轮廓，所以hierarchy向量内所有元素的第3、第4个分量都会被置为-1，具体下⽂会讲到；CV_RETR_CCOMP 检测所有的轮廓，但所有轮廓只建⽴两个等级关系，外围为顶层，若外围内的内围轮廓还包含了其他的轮廓信息，则内围内的所有轮廓均归属于顶层；CV_RETR_TREE，检测所有轮廓，所有轮廓建⽴⼀个等级树结构。
数字图像处理实验六 图像的轮廓提取
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。
5-轮廓线的提取
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
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。
图像轮廓线提取
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。
数字图像实验 图像的轮廓提取
实验六图像的轮廓
一、实验目的
1.掌握图像轮廓跟踪与提取的基本理论和一般实现方法；
2. 用VC++6.0编程实现图像的轮廓提取。
二、实验内容
1．学习图像的轮廓提取理论和实现方法；
2．用VC++6.0编程实现图像的轮廓提取；
三、实验步骤
（1）启动VC++6.0，打开Dip工程。
（2）在ResourceView栏中→Menu→选IDR_DIPTYPE ,如图
在边缘与轮廓菜单栏下空的一栏中，右键鼠标，在弹出的对话框中选属性properties，在弹出的对话框中，进行如下的设置
（3）右击轮廓提取菜单栏，在建立的类向导中进行如下设置
（4）在DipDoc.cpp中修改相应代码
四、实验结果
五、实验心得及体会
通过做这次实验使我对图像的轮廓提取理论和实现方法有了进一步的认识；实现图像的轮廓提取；通过做实验对所学的知识有许多新的体会和理解。
opencv轮廓提取原理
opencv轮廓提取原理OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了许多图像处理和计算机视觉算法。
其中，轮廓提取是OpenCV中的一个重要功能，它可以帮助我们从图像中提取出物体的轮廓。
轮廓提取原理轮廓提取的原理是基于图像的边缘检测。
在图像中，物体和背景之间的边缘是不同的灰度值或颜色值的边界。
因此，我们可以通过检测这些边缘来提取物体的轮廓。
OpenCV中的轮廓提取算法主要有两种：基于边缘检测的方法和基于阈值分割的方法。
基于边缘检测的方法基于边缘检测的方法是通过检测图像中的边缘来提取物体的轮廓。
OpenCV中常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子。
Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法，它可以检测出图像中的水平和垂直边缘。
Canny算子是一种更为常用的边缘检测算法，它可以检测出图像中的所有边缘。
Laplacian算子是一种二阶微分算子，它可以检测出图像中的所有边缘和角点。
基于阈值分割的方法基于阈值分割的方法是通过将图像分成物体和背景两部分来提取物体的轮廓。
OpenCV中常用的阈值分割算法有OTSU算法和自适应阈值算法。
OTSU算法是一种自动确定阈值的算法，它可以根据图像的灰度分布来确定最佳阈值。
自适应阈值算法是一种根据图像局部灰度分布来确定阈值的算法，它可以适应不同的光照条件和背景噪声。
轮廓提取步骤在OpenCV中，轮廓提取的步骤如下：1. 读入图像并转换为灰度图像。
2. 对图像进行边缘检测或阈值分割。
3. 对边缘图像进行形态学操作，如膨胀和腐蚀，以去除噪声和连接断裂的边缘。
4. 查找图像中的轮廓，可以使用findContours函数。
5. 绘制轮廓，可以使用drawContours函数。
轮廓提取应用轮廓提取在计算机视觉中有广泛的应用，如目标检测、图像分割、形状识别等。
在工业生产中，轮廓提取可以用于检测产品的缺陷和形状，提高生产效率和质量。
总结轮廓提取是OpenCV中的一个重要功能，它可以帮助我们从图像中提取出物体的轮廓。
gpb算法提取图像轮廓流程
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1. 图像预处理。
将输入图像转换为灰度图像。
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3 系统功能图
图像轮廓提取系统
打 开
灰 度 处 理
二 值 化 处 理
轮 廓 提 取
轮 廓 跟 踪
系统功能图
4 系统主界面
5 功能结果图
灰度处理图 1
二值化处理 2
轮廓提取 3
轮廓跟踪 46ຫໍສະໝຸດ 结• 本论文通过对图像边缘检测与提取及轮廓跟踪技术研究构建了图 像轮廓提取系统。研究中侧重应用数字图像处理技术，使用一系 列可行性算法以求达到预期的效果。实现对原始图像的边缘检测， 轮廓提取和跟踪，这样就为对木材形状和缺陷进行识别提供了良 好的方法。 • (1)在分析了图像处理类CImage类的基础上，本文提出了利用 CImage类实现主要图像的处理功能，该方法是本设计的关键。通 过CImage类中的封装函数，实现了主要的图像处理功能。 • (2)论文分析了图像边缘检测与提取及轮廓跟踪基础理论，构 建了一个完整的可实现对图像边缘检测，对轮廓跟踪提取的图像 处理系统。 • (3)在边缘检测部分中，设计了用五种算法来实现此功能，形 成对比，为在今后应用的领域内选择哪种方法提供了有利的参考。 • (4)在轮廓处理部分中实现了对轮廓的跟踪和提取，这些操作 为实现对图像的处理打下了良好的基础。
2 系统的设计目的及原理
• 目的：一是产生更适合人观察和识别的图像； 二是希望能由计算机自动识别和理解的图像。 • 原理：根据“探测准则”按照从左到右，从下 到上的顺序进行搜索，找到第一个黑点一定是 最左下方的边界点，记A。A的右，右上，上， 左上四个临点中至少有一个边界点B，从B开始 按照右，右上，上，左上，左，左下，下，右 下的顺序寻找边界点C点，若A点就是C点，则 表明转了一圈，程序结束。
致 谢
图像轮廓提取系统的开发
指导老师：魏佳 班 级：专升本101班 学 号：1018042014 姓 名：王丽
1 研究的意义
• “图像轮廓提取系统”是采用图像边缘检测与 提取及轮廓跟踪技术来识别图像边缘并进行轮 廓的提取。该程序在VC2010的开发环境上采用 了C++面向对象的程序设计语言，完成了图像 边缘检测与提取及轮廓跟踪系统并对轮廓提取 进行了研究，使用了八邻域像素值法来获取图 像特征参数对图像的灰度进行分析、调节。实 现对原始图像的边缘检测，轮廓提取及跟踪。