10.4 轮廓跟踪解析

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内边界跟踪、外边界跟踪的算法

内边界跟踪和外边界跟踪是图像处理中常用的算法，它们在物体识别、图像分析、目标跟踪等方面具有重要的应用价值。

本文将从算法原理、应用领域和优缺点等方面对内边界跟踪和外边界跟踪进行简要介绍，以期为读者提供全面的了解。

一、内边界跟踪算法内边界跟踪算法是一种用于提取目标内部边界的图像处理算法。

其主要原理是从目标的内部开始，沿着边缘像素依次跟踪，直至回到起点。

常用的内边界跟踪算法包括基于链码的跟踪算法和基于边缘检测的跟踪算法。

1.1 基于链码的内边界跟踪算法基于链码的内边界跟踪算法是一种以目标内部边界像素为起点，按照像素相邻关系依次跟踪的算法。

其核心思想是用一系列数字码来表示像素之间的连续关系，从而构建目标的内部边界路径。

常见的链码编码方式包括4连通链码和8连通链码，分别适用于4邻域和8邻域的像素跟踪。

链码编码具有简洁高效的特点，适用于快速提取目标内部边界。

1.2 基于边缘检测的内边界跟踪算法基于边缘检测的内边界跟踪算法是一种在边缘检测的基础上进行跟踪的算法。

其主要步骤包括对目标进行边缘检测，然后从边缘像素出发进行跟踪，最终得到目标的内部边界路径。

常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等，它们能够有效提取目标的边缘信息，为内边界跟踪提供了可靠的输入数据。

二、外边界跟踪算法外边界跟踪算法是一种以目标外部边界为起点，沿着边缘像素逐步跟踪的图像处理算法。

其主要原理是从目标的外部开始，按照像素相邻关系逐步跟踪，直至回到起点。

常用的外边界跟踪算法包括基于边缘填充的跟踪算法和基于边缘内外关系的跟踪算法。

2.1 基于边缘填充的外边界跟踪算法基于边缘填充的外边界跟踪算法是一种在目标外部进行像素填充，然后从填充后的边缘像素开始进行跟踪的算法。

其核心思想是通过填充操作将目标的外部边界转化为内部边界，从而利用内边界跟踪算法进行处理。

这种方法能够简化外边界跟踪的流程，提高跟踪的准确性和稳定性。

2.2 基于边缘内外关系的外边界跟踪算法基于边缘内外关系的外边界跟踪算法是一种根据目标边缘像素的内外关系进行跟踪的算法。

轮廓查找原理

轮廓查找原理
轮廓查找的原理主要基于轮廓跟踪。

其基本步骤如下：
1. 定位起始像素点。

在图像中找到一个起始像素点，可以是黑色像素点。

2. 寻找下一个边界点。

通过搜寻4连通域或8连通域，找到与当前像素点
值相同的连着的另一个像素点，作为下一个边界点。

3. 重复以上过程。

按照同样的方法继续寻找下一个边界点，直到起始像素点被第二次访问。

4. 提取轮廓。

在遍历过程中，所有经过的黑色像素点就构成了目标的边界，即轮廓。

需要注意的是，在进行轮廓查找之前，通常需要将图像进行二值化处理，即将图像转换为只包含黑白二色的形式，这是后续处理的前提和基础。

此外，还可以通过设置阈值、使用掩膜卷积过滤或Canny边缘检测等方法来实现
图像的二值化。

以上内容仅供参考，如需了解更多信息，建议查阅相关书籍或咨询专业人士。

轮廓跟踪在图纸数字化中的应用

轮廓跟踪在图纸数字化中的应用徐鹏飞;朱清泽【摘要】图纸数字化就是把扫描后的图纸(图像)转换为像素来表示，图像转换的好坏直接取决于图纸轮廓线的跟踪效果，轮廓跟踪就是描绘出二值图像中不同区域的轮廓线，在轮廓跟踪之前先进行区域标记，轮廓跟踪效果的好坏有两个因素决定；第一是轮廓线起始点的选取，它会直接影响到跟踪效果的复杂度，第二是跟踪准则选取，它既要便于理解和分析，又要便于程序的设计。

【期刊名称】《安徽电子信息职业技术学院学报》【年(卷),期】2012(000)006【总页数】3页(P42-43,73)【关键词】区域标记;轮廓跟踪;数组【作者】徐鹏飞;朱清泽【作者单位】平顶山学院国际教育交流学院, 河南平顶山 467000;南阳界中学校, 河南南阳 473134【正文语种】中文【中图分类】TP302一、区域标记在轮廓跟踪之前先进行区域标记，区域标记就是给二值图像不同的区域标上不同的数字。

区域标记是进行轮廓跟踪、面积计算等操作的基础。

可通过对二值图像内的每个区域进行标记操作，从而求的区域的数目。

因为处理前的图像是经过二值化的，像素要么为黑（用0表示），要么为白（用255表示），所以对图像区域进行标记就会很方便。

可以开辟一个与原图像宽高相等的二维数组，其中的每个元素用于记录原图像对应位置的标号（即1，2，3…），这样就得到了原图像的所有区域标记信息。

要对图像黑区域进行标记，需要判断图像中每一个黑像素点与其8邻域内各黑点的连通情况，如果连通，则该点与其邻域内的点就属于同一区域，否则为一个新的区域。

对图像进行从左到右、从上到下的逐个像素扫描，并依次判断它与8邻域内各点的连通情况。

而在实际编程中，在判断像素点的连通性时，只需要判断该点与其8邻域内右上、正上、左上及左前共4个像素点的连通情况，其余4点可不予考虑。

二、轮廓跟踪轮廓跟踪就是描绘出二值图像中不同区域的轮廓线，轮廓跟踪的一般规则是：首先从图像的左上角开始逐像素点扫描，当找到某区域的第一个边界点（称之为起始点）时，就开始进行跟踪，直至跟踪的后续点回到了起始点（对于闭合线）或者再也没有找到新的后续点（对于非闭合线）为止。

OpenCV学习之路（十）轮廓的一些操作contours返回值详解轮廓类似详解

OpenCV学习之路（十）轮廓的一些操作contours返回值详解轮廓类似详解在findContours()函数中，我们一共返回了三个参数：image，contours，hierarchy。

其中image代表的是修改之后的原图，contours代表的是轮廓，hierarchy代表的是轮廓的层次结构。

我们主要来讨论一下第二个返回值：contours。

以及轮廓可以进行的一些操作。

contourscontours代表的是找到的轮廓，它是一个numpy中的列表结构，那么接下来就让我们探究一下这个列表究竟是怎么存储轮廓的。

import numpy as npimport cv2img=cv2.imread('D://zopencv//contours.png')imgcopy=img.copy()imgray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret,img_thre=cv2.threshold(imgray,127,255,cv2.THRESH_BIN ARY)image,contours,hierarchy=cv2.findContours(img_thre,cv2.RE TR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)mask1=cv2.drawContours(imgcopy,contours,-1,(0,0,255),2)cv2.imshow('mask1',mask1)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()之前我们已经讨论过了，drawContours()函数的第三个参数是轮廓的索引，如果我们定为-1就会把所有轮廓画出。

那你有没有想过，他既然是索引，我们是不是可以一个一个轮廓的画出来。

我们将索引定为0：mask1=cv2.drawContours(imgcopy,contours,0,(0,0,255),2)只有正方形的轮廓被画了出来，也就是说，正方形的轮廓在轮廓列表contours中的索引是0.同理，我们可以把索引分别设置成1,2。

图像定位及跟踪技术大解析

图像定位及跟踪技术大解析
在科学技术日新月异的今天，人们对机器设备的智能性、自主性要求也越来越高，希望其完全替代人的角色，把人们从繁重、危险的工作任务中解脱出来，而能否像人一样具有感知周围环境的能力已成为设备实现智能化自主化的关键。

广义的“图像跟踪”技术，是指通过某种方式(如图像识别、红外、超声波等)将摄像头中拍摄到的物体进行定位，并指挥摄像头对该物体进行跟踪，让该物体一直被保持在摄像头视野范围内。

狭义的“图像跟踪”技术就是我们日常所常谈到的，通过“图像识别”的方式来进行跟踪和拍摄。

因为红外、超声波等方式，都受环境的影响，而且要专门的识别辅助设备，在实际应用中已经逐步被“图像识别”技术所替代。

“图像识别”是直接利用了摄像头拍摄到的图像，进行NCAST图像差分及聚类运算，识别到目标物体的位置，并指挥摄像头对该物体进行跟踪。

图像跟踪系统采用特有的NCAST目标外形特征检测方法，被跟踪者无需任何辅助设备，只要进入跟踪区域，系统便可对目标进行锁定跟踪，使摄像机画面以锁定的目标为中心，并控制摄像机进行相应策略的缩放。

系统支持多种自定义策略，支持多级特写模式，适应性强，不受强光、声音、电磁等环境影响。

目标物体的边缘检测
物体的形状特征在大多数情况下变化不多，基于目标形状轮廓的跟踪方法与基于区域的匹配方法相比，可以更精确的分割目标。

边缘是运动目标的最基本特征，表现在图像中就是指目标周围图像灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素集合，它是图像中局部亮度变化最显著的部分。

边缘检测就是采用某种算法来定位灰度不连续变化的位置，从而图像中目标与背景的交界线。

图像的灰度变化可以用灰度梯度来表示。

轮廓跟踪算法

轮廓跟踪算法
轮廓跟踪算法是图像处理和计算机视觉领域中常用的技术。

它可以在图像中提取出物体的边缘轮廓，并且将其进行分析和处理，从而达到目的。

轮廓跟踪算法的基本原理是基于图像中的颜色、形状、纹理等特征，通过对物体的边缘进行分析，得出物体的轮廓。

这个过程中的关键步骤就是找出图像中边缘的像素点，从而构成边缘的曲线。

常见的轮廓跟踪算法主要有追踪边缘算法和链码算法。

追踪边缘算法主要是从图像中选取一点作为起点，然后按照一定的规则，向周围的像素点扩展，直到找到完整的轮廓。

常用的方法是从上、下、左、右四个方向依次扫描像素点，找到第一个黑色像素点，作为起点。

然后对该点进行扩展，分别向各个方向寻找与该点相邻的边缘像素点，不断迭代并记录下轮廓上的点集，直到回到起点为止。

这种算法简单易用，适用于大部分图像。

综上所述，轮廓跟踪算法是一种能够在图像中检测物体轮廓的有效方法。

它的应用广泛，包括医学影像、自动驾驶、机器视觉和计算机图形处理等领域。

虽然这些算法相对简单，但它们仍然是最常用和最有效的轮廓识别技术之一，未来仍有很大的研究发展空间。

轮廓跟踪算法

轮廓跟踪算法
轮廓跟踪算法是一种计算机视觉技术，用于检测和跟踪图像中的物体轮廓。

它主要基于边缘检测和形态学处理，可以实现从一个静态图像中提取目标的轮廓并随着物体的运动进行跟踪。

轮廓跟踪算法广泛应用于工业自动化、安防监控、机器人导航等领域，特别是在实时视频处理中具有重要的应用价值。

常见的轮廓跟踪算法包括Canny边缘检测、Sobel算子、Laplacian算子等。

这些算法可以对图像进行多次处理，提取目标轮廓的精确度和鲁棒性得到了显著提升。

轮廓跟踪算法的研究和应用，对于改善图像处理的自动化水平和提高计算机视觉技术的应用能力具有重要意义。

- 1 -。

轮廓常见特征值

轮廓常见特征值
轮廓是图像处理中常用的概念，它是指图像中物体的边缘线条。

在图
像处理中，轮廓常常用于物体检测、识别和跟踪等方面。

轮廓的常见
特征值包括轮廓面积、周长、重心、最小外接矩形和最小外接圆等。

轮廓面积是指轮廓所包围的面积大小。

在物体检测和识别中，轮廓面
积可以用于判断物体的大小和形状。

轮廓周长是指轮廓的长度，它可
以用于判断物体的形状和边缘的光滑程度。

轮廓重心是指轮廓的重心
位置，它可以用于判断物体的位置和方向。

最小外接矩形是指能够完全包围轮廓的最小矩形。

最小外接矩形可以
用于判断物体的方向和形状。

最小外接圆是指能够完全包围轮廓的最
小圆形。

最小外接圆可以用于判断物体的大小和形状。

除了上述常见特征值外，还有一些其他的轮廓特征值，如轮廓的凸包、轮廓的方向、轮廓的偏心率等。

这些特征值可以用于更加精细的物体
检测和识别。

总之，轮廓是图像处理中非常重要的概念，它可以用于物体检测、识
别和跟踪等方面。

轮廓的常见特征值包括轮廓面积、周长、重心、最
小外接矩形和最小外接圆等。

这些特征值可以用于判断物体的大小、形状、位置和方向等信息，从而实现更加精细的图像处理和分析。

基于轮廓的运动目标检测与跟踪

基于轮廓的运动目标的识别与跟踪摘要——我们提出了一种快速和强大的方法来对移动物体进行检测和跟踪。

我们的方法是通过对梯度的光流和边缘检测器的线性计算，研究人员都知道基于梯度的光流和边缘能很好的匹配准确速度的计算，没有太多的重视去用这个特色创建目标的识别与跟踪系统，在我们的方法里，边缘提取通过光流和边缘检测器恢复成轮廓，与前一帧的背景轮廓相减，用主动轮廓线跟踪法得到物体的轮廓。

探测到的目标被跟踪，同时每个被跟踪的对象有用于处理遮挡和干扰的情况。

在户外场景的实验结果表明我们的方法具有快速性和鲁棒性。

我们方法的计算时间是使用900 MHz的处理器基础上达到了0.089秒/帧。

一、系统介绍移动目标的检测和跟踪技术被广泛地用作计算机视觉应用中的底层任务，如视频监控，机器人，验证系统，手势识别的用户界面，以及MPEG4图像压缩的预处理。

底层的任务软件开发尤其重要，因为它影响所有更高级别的各种应用程序的性能。

运动目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究问题。

有两种方法:基于区域和基于边缘。

在没有使用任何模型运动检测的情况下，最流行的基于区域的方法是背景减法和光流法。

背景减法检测移动物体通过从图像中减去估计的背景模型。

这种方法适用于对光照变化敏感并在背景中有微小运动的物体，如树的叶子。

许多技术已被提出用来解决此问题。

混合高斯函数是一种流行的并且前景很好的技术来估计背景的光照变化和微小运动。

然而背景减法的一个共同的问题是，它需要很长的时间用于评估背景模型。

它通常需要几秒钟进行背景模型估计，因为背景的光照变化和微小运动的速度是很慢的。

光流也有一个由光照变化引起的问题，因为它的近似约束方程基本上会忽略光照变化的时间。

在基于边缘方法的情况下，很多都是使用基于边缘的光流[6]，[7]，[8]，水平集[9] ,和移动轮廓跟踪，像主动轮廓线跟踪法[10]，气球式[11]，和测地线的移动轮廓[12]，在[6]中,检测移动目标边缘的方法已经被提出了，这些像素的零点通过先前强度的卷积来进行计算,再加上探测移动边缘高斯函数对时间的二阶微分。

二维点集内轮廓和外轮廓计算

二维点集内轮廓和外轮廓计算一、引言在计算机图形学和计算机视觉领域，轮廓计算是一个重要的任务。

通过对二维点集的内轮廓和外轮廓进行计算，可以得到物体的形状信息，进而进行形状分析、目标检测等应用。

本文将介绍二维点集内轮廓和外轮廓的计算方法及其应用。

二、内轮廓的计算内轮廓是指位于二维点集内部的轮廓线。

计算内轮廓的方法主要包括边界跟踪算法和填充算法。

1. 边界跟踪算法边界跟踪算法是一种基于边界点的方法，通过从某一个起始点出发，按照一定的规则沿着边界点进行跟踪，直到回到起始点为止。

常用的边界跟踪算法有逐边界点法、四邻域法和八邻域法等。

- 逐边界点法：从某一边界点开始，按照某种规则选择下一个边界点，直到回到起始点为止。

这种方法适用于边界点比较稀疏的情况。

- 四邻域法：在二维空间中，每个点都有四个邻域点，即上下左右四个方向的点。

四邻域法是指从某一边界点出发，按照上下左右四个方向选择下一个边界点，直到回到起始点为止。

- 八邻域法：八邻域法是在四邻域法的基础上，增加了对角线方向的点。

即从某一边界点出发，按照上下左右及对角线八个方向选择下一个边界点，直到回到起始点为止。

2. 填充算法填充算法是一种通过扫描点集内部的方法，将内部的点填充为轮廓点。

常用的填充算法有扫描线填充算法和种子填充算法。

- 扫描线填充算法：扫描线填充算法是通过扫描线的方式，从上到下逐行扫描点集内部的点。

当遇到边界点时，将其标记为轮廓点。

这种算法适用于点集内部较为密集的情况。

- 种子填充算法：种子填充算法是从一个种子点开始，按照某种规则扩散填充，直到遇到边界点为止。

常用的种子填充算法有四邻域种子填充算法和八邻域种子填充算法。

三、外轮廓的计算外轮廓是指包围二维点集的轮廓线。

计算外轮廓的方法主要包括凸包算法和边界跟踪算法。

1. 凸包算法凸包算法是一种通过寻找点集的最外层边界点构成的凸多边形的方法。

常用的凸包算法有Graham扫描算法、Jarvis步进算法和QuickHull算法等。

目标跟踪之轮廓跟踪（转）

⽬标跟踪之轮廓跟踪（转）轮廓跟踪形状复杂的⽬标难以⽤简单的⼏何形状来表⽰。

基于轮廓的⽅法提供了较为准确的形状描述。

这类⽅法的主要思想是⽤先前帧建⽴的⽬标模型找到当前帧的⽬标区域。

其中⽬标模型可以是颜⾊直⽅图、⽬标边缘或者轮廓。

基于轮廓的跟踪⽅法可以分为两类：形状匹配⽅法和轮廓跟踪⽅法。

前者在当前帧中搜索⽬标性状，后者则通过状态空间模型或直接的能量最⼩化函数推演初始轮廓在当前帧中的新位置。

1 形状匹配⽅法这种⽅法类似于基于模板的跟踪，在当前帧中搜索⽬标的轮廓和相关模型。

Huttenlocher et al.[1993] - ⽤基于边缘的表达⽅式进⾏形状匹配，⽤Hausdorff距离进⾏匹配测量。

Li et al. [2001] - 也提出了⽤Hausdorff距离的形状匹配⽅法。

另⼀种匹配形状的⽅法是在连续两帧中寻找关联轮廓，建⽴轮廓关联，或称为轮廓匹配，是类似于点匹配的⼀种⽅法。

这种⽅法使⽤了⽬标的外观特征。

-轮廓检测通常由背景减除实现。

-轮廓被提取后，匹配由计算⽬标模型和每个轮廓之间的距离实现。

-⽬标模型可以使密度函数(颜⾊或边缘直⽅图)、轮廓边界、⽬标边缘或这些信息的组合Kang et al.[2004] - 使⽤了颜⾊和边缘直⽅图作为⽬标模型Haritaoglu et al. [2000 - 使⽤了轮廓内部得到的边缘信息建模⽬标外观⽤光流法提取进⾏轮廓匹配也是⼀种思路。

如Sato and Aggarwal [2004] - ⽤Hough变换计算轮廓轨迹2 轮廓跟踪这种⽅法从前⼀帧的轮廓位置开始轮廓推演，得到当前帧的轮廓。

前提是当前帧和前⼀帧的⽬标轮廓有所交叠。

这类⽅法⼜有两种不同的实现⽅式，⽤状态空间模型建模轮廓的形状和运动，或直接⽤梯度搜索等轮廓能量最⼩化⽅法推演轮廓。

2.1 ⽤状态空间模型跟踪⽬标状态由轮廓的形状和运动参数定义。

状态在轮廓的后验概率最⼤化时更新。

Terzopoulos and Szeliski [1992] - ⽤控制点的运动定义⽬标状态，控制点的动态性⽤弹簧模型建模。

轮廓常见特征值

轮廓常见特征值1. 引言轮廓是指物体边界在图像中的外形。

在计算机视觉中，轮廓是一种重要的特征，可用于分割、识别和跟踪图像中的物体。

轮廓常见特征值是指用来描述轮廓形状和结构的数值指标。

本文将从不同的角度探讨常见的轮廓特征值，并介绍其在计算机视觉中的应用。

2. 常见轮廓特征值2.1 周长周长是指轮廓的封闭曲线的长度。

在计算中，可以通过对轮廓上所有像素点的距离进行累加来计算周长。

周长通常用来衡量物体的大小，对于物体的分割和测量非常有用。

2.2 面积面积是指轮廓所围成的区域的大小。

计算轮廓的面积可以采用像素计数法或多边形面积计算法。

轮廓面积在图像分割、形状匹配等任务中起着重要的作用。

2.3 矩矩是一种表示轮廓形状和结构的数值特征。

矩可以分为几何矩和中心矩两种。

几何矩描述了轮廓的位置、大小和朝向，而中心矩描述了轮廓的平均灰度和形状。

矩在形状匹配、图像识别和目标跟踪中被广泛应用。

2.4 最大外接矩形和最小外接矩形最大外接矩形是能够完全包围轮廓的最小面积矩形。

最小外接矩形是能够刚好包围轮廓的最小面积矩形。

最大外接矩形可以用来估计物体的朝向和形状，最小外接矩形可以用来计算轮廓的紧凑性和几何特征。

2.5 凸包凸包是能够完全包围轮廓的最小凸多边形。

凸包可以用来检测和描述轮廓的几何形状。

对于不规则形状的轮廓，凸包可以提供有效的形状变量。

2.6 离心率离心率是描述椭圆轮廓形状的一个指标。

离心率接近于0时，表示轮廓接近于一个圆形；离心率接近于1时，表示轮廓接近于一个线段。

离心率在图像分割和形状匹配中经常被使用。

3. 轮廓特征值的应用3.1 目标检测和识别轮廓特征值可以用来描述和比较不同目标的形状和结构。

通过提取目标的轮廓特征值，可以实现目标的检测和识别。

例如，可以通过比较目标的矩特征来判断是否为同一类别的物体。

3.2 图像分割轮廓特征值可以用来分割图像中的不同物体和区域。

通过计算轮廓的面积、周长和形状特征，可以实现图像的自动分割。

轮廓跟踪

轮廓跟踪(2009-05-25 15:10:14)转载▼标签：杂谈在识别图象中的目标时，往往需要对目标边缘作跟踪处理，也叫轮廓跟踪。

顾名思义，轮廓跟踪就是通过顺序找出边缘点来跟踪边界的。

若图象是二值图象或图象中不同区域具有不同的象素值，但每个区域内的象素值是相同的，则如下算法可完成基于4连通或8连通区域的轮廓跟踪。

步骤1：首先按从上到下，从左到右的顺序扫描图象，寻找没有标记跟踪结束记号的第一个边界起始点A0，A0是具有最小行和列值的边界点。

定义一个扫描方向变量dir,该变量用于记录上一步中沿着前一个边界点到当前边界点的移动方向，其初始化取值为（1）对4连通区域取dir=3；（2）对8连通区域取dir=7；步骤2：按逆时针方向搜索当前象素的3*3邻域，其起始搜索方向设定如下：（1）对4连通区域取（dir+3）mod 4；（2）对8连通区域，若dir为奇数取（dir+7）mod 8；若dir为偶数去（dir+6）mod 8；在3*3邻域中搜索到的第一个与当前像素值相同的像素便为新的边界点An,同时更新变量dir为新的方向值。

步骤3：如果An等于第二个边界点A1且前一个边界点An-1等于第一个边界点A0，则停止搜索，结束跟踪，否则重复步骤2继续搜索。

步骤4：由边界点A0、A1、A2、……、An-2构成的边界便为要跟踪的边界。

上述算法是图象轮廓跟踪最基本的算法，它只能跟踪目标图象的内边界（边界包含在目标点集内），另外，它也无法处理图象的孔和洞轮廓跟踪问题[m,n]=size(yy);U=zeros(m,n);for i=1:mfor j=1:nif yy(i,j)==255U(i,j)=yy(i,j);break;end;end;end;figure,imshow(U);[m,n]=size(yy);V=zeros(m,n);for i=1:mfor j=n:-1:1if yy(i,j)==255V(i,j)=yy(i,j);break;end;end;end;figure,imshow(V);[m,n]=size(yy);X=zeros(m,n);for j=1:nfor i=1:mif yy(i,j)==255X(i,j)=yy(i,j);break;end;end;end;figure,imshow(X);[m,n]=size(yy);Y=zeros(m,n);for j=1:nfor i=m:-1:1if yy(i,j)==255Y(i,j)=yy(i,j);break;end;end;end;figure,imshow(Y);[m,n]=size(R);ZZ=zeros(m,n);ZZ=U+V+X+Y;figure,imshow(ZZ);BWTRACEBOUNDARY Trace object in binary image.B = BWTRACEBOUNDARY(BW,P,FSTEP) traces the outline of an object in abinary image BW, in which nonzero pixels belong to an object and0-pixels constitute the background. P is a two-element vector specifyingthe row and column coordinates of the initial point on the objectboundary. FSTEP is a string specifying the initial search directionfor the next object pixel connected to P. FSTEP can be any of thefollowing strings: 'N','NE','E','SE','S','SW','W','NW', where N standsfor north, NE stands for northeast, etc. B is a Q-by-2 matrix, whereQ is the number of boundary pixels for the region. B holds the row andcolumn coordinates of the boundary pixels.B = BWTRACEBOUNDARY(BW,P,FSTEP,CONN) specifies the connectivity to use when tracing the boundary. CONN may be either 8 or 4. The default valuefor CONN is 8. For CONN equal to 4, FSTEP is limited to 'N','E','S' and'W'.B = BWTRACEBOUNDARY(...,N,DIR) provides the option to specify the maximum number of boundary pixels, N, to extract and direction, DIR, in which totrace the boundary. DIR can be either 'clockwise' or 'counterclockwise'.By default, or when N is set to Inf, the algorithm extracts all of thepixels from the boundary and, if DIR is not specified, it searches inthe clockwise direction.Class Support-------------BW can be logical or numeric and it must be real, 2-D, and nonsparse.B, P, CONN and N are double. DIR and FSTEP are strings.Example-------Read in and display binary image blobs.png. Starting from the top left,project a 'beam' across the image searching for the first nonzeropixel. Use the location of that pixel as the starting point for theboundary tracing. Including the starting point, extract 50 pixels ofthe boundary and overlay them on the image. Mark the starting pointswith a green "x". Mark beams which missed their targets with a red "x".BW = imread('blobs.png');imshow(BW,[]);s=size(BW);for row = 2:55:s(1)for col=1:s(2)if BW(row,col),break;endendcontour = bwtraceboundary(BW, [row, col], 'W', 8, 50,...'counterclockwise');if(~isempty(contour))hold on; plot(contour(:,2),contour(:,1),'g','LineWidth',2);hold on; plot(col, row,'gx','LineWidth',2);elsehold on; plot(col, row,'rx','LineWidth',2);endend２、BWBOUNDARIES Trace region boundaries in binary image.B = BWBOUNDARIES(BW) traces the exterior boundary of objects, as well as boundaries of holes inside these objects. It also descends into theoutermost objects (parents) and traces their children (objectscompletely enclosed by the parents). BW must be a binary image wherenonzero pixels belong to an object and 0-pixels constitute thebackground. B is a P-by-1 cell array, where P is the number of objectsand holes. Each cell contains a Q-by-2 matrix, where Q is the number ofboundary pixels for the corresponding region. Each row of these Q-by-2matrices contains the row and column coordinates of a boundary pixel.The coordinates are ordered in a clockwise direction.B = BWBOUNDARIES(BW,CONN) specifies the connectivity to use whentracing parent and child boundaries. CONN may be either 8 or 4. Thedefault value for CONN is 8.B = BWBOUNDARIES(...,OPTIONS) provides an optional string input. String 'noholes' speeds up the operation of the algorithm by having it searchonly for object (parent and child) boundaries. By default, or when'holes' string is specified, the algorithm searches for both object andhole boundaries.[B,L] = BWBOUNDARIES(...) returns the label matrix, L, as the secondoutput argument. Objects and holes are labeled. L is a two-dimensionalarray of nonnegative integers that represent contiguous regions. Thek-th region includes all elements in L that have value k. The number ofobjects and holes represented by L is equal to max(L(:)). Thezero-valued elements of L make up the background.[B,L,N,A] = BWBOUNDARIES(...) returns the number of objects found (N) and an adjacency matrix A. The first N cells in B are objectboundaries. A represents the parent-child-hole dependencies. A is asquare, sparse, logical matrix with side of length max(L(:)), whoserows and columns correspond to the position of boundaries stored in B. The boundaries enclosed by a B{m} as well as the boundary enclosing B{m} can both be found using A as follows:enclosing_boundary = find(A(m,:));enclosed_boundaries = find(A(:,m));Class Support-------------BW can be logical or numeric and it must be real, 2-D, and nonsparse. L, and N are double. A is sparse logical.Example 1---------Read in and threshold the rice.png image. Display the labeledobjects using the jet colormap, on a gray background, with regionboundaries outlined in white.I = imread('rice.png');BW = im2bw(I, graythresh(I));[B,L] = bwboundaries(BW,'noholes');imshow(label2rgb(L, @jet, [.5 .5 .5]))hold onfor k = 1:length(B)boundary = B{k};plot(boundary(:,2), boundary(:,1), 'w', 'LineWidth', 2)endExample 2---------Read in and display binary image blobs.png. Overlay the regionboundaries on the image. Display text showing the region number(based on the label matrix), next to every boundary. Additionally,display the adjacency matrix using SPY.HINT: After the image is displayed, use the zoom tool in order to read individual labels.BW = imread('blobs.png');[B,L,N,A] = bwboundaries(BW);imshow(BW); hold on;colors=['b' 'g' 'r' 'c' 'm' 'y'];for k=1:length(B),boundary = B{k};cidx = mod(k,length(colors))+1;plot(boundary(:,2), boundary(:,1), colors(cidx),'LineWidth',2); %randomize text position for better visibilityrndRow = ceil(length(boundary)/(mod(rand*k,7)+1));col = boundary(rndRow,2); row = boundary(rndRow,1);h = text(col+1, row-1, num2str(L(row,col)));set(h,'Color',colors(cidx),'FontSize',14,'FontWeight','bold');endfigure; spy(A);Example 3---------Display object boundaries in red and hole boundaries in green.BW = imread('blobs.png');[B,L,N] = bwboundaries(BW);imshow(BW); hold on;for k=1:length(B),boundary = B{k};if(k > N)plot(boundary(:,2), boundary(:,1), 'g','LineWidth',2);elseplot(boundary(:,2), boundary(:,1), 'r','LineWidth',2);endendExample 4---------Display parent boundaries in red (any empty row of adjacencymatrix belongs to a parent) and their holes in green.BW = imread('blobs.png');[B,L,N,A] = bwboundaries(BW);imshow(BW); hold on;for k=1:length(B),if(~sum(A(k,:)))boundary = B{k};plot(boundary(:,2), boundary(:,1), 'r','LineWidth',2);for l=find(A(:,k))'boundary = B{l};plot(boundary(:,2), boundary(:,1), 'g','LineWidth',2);endendend3、BWPERIM Find perimeter of objects in binary image.BW2 = BWPERIM(BW1) returns a binary image containing only the perimeter pixels of objects in the input image BW1. A pixel is part of theperimeter if it nonzero and it is connected to at least one zero-valuedpixel. The default connectivity is 4 for two dimensions, 6 for threedimensions, and CONNDEF(NDIMS(BW),'minimal') for higher dimensions.BW2 = BWPERIM(BW1,CONN) specifies the desired connectivity. CONN may have the following scalar values:4 two-dimensional four-connected neighborhood8 two-dimensional eight-connected neighborhood6 three-dimensional six-connected neighborhood18 three-dimensional 18-connected neighborhood26 three-dimensional 26-connected neighborhoodConnectivity may be defined in a more general way for any dimension byusing for CONN a 3-by-3-by- ... -by-3 matrix of 0s and 1s. The 1-valuedelements define neighborhood locations relative to the center element ofCONN. CONN must be symmetric about its center element.Class Support-------------BW1 must be logical or numeric, and it must be nonsparse. BW2 islogical.Example-------BW1 = imread('circbw.tif');BW2 = bwperim(BW1,8);figure, imshow(BW1)figure, imshow(BW2)边缘跟踪边缘检测(2009-05-27 17:40:24)转载▼标签：杂谈假定我们从一个梯度幅值图像着手进行处理，这个图像是从一幅处于和物体具有反差的背景中的单一物体的图像进行计算得来的。

轮廓检测原理

轮廓检测是一种计算机视觉和图像处理技术，用于检测图像中的物体轮廓。

其原理基于以下步骤：
1. 图像预处理：首先，对输入图像进行预处理，例如灰度化、滤波或二值化等操作。

这有助于简化图像并减少噪声的影响。

2. 边缘检测：使用边缘检测算法（如Canny边缘检测）来识别图像中的边界。

边缘是图像中亮度或颜色变化显著的地方，通常表示物体的边界。

3. 轮廓查找：根据边缘图像，使用轮廓查找算法（如轮廓跟踪算法）来查找和提取物体的轮廓。

这些算法通过连接相邻的边缘点来确定闭合轮廓。

4. 轮廓过滤：应用一些过滤方法，例如面积过滤、周长过滤或宽高比过滤等，以排除不感兴趣的轮廓或保留感兴趣的轮廓。

5. 轮廓绘制：将过滤后的轮廓在原始图像上进行绘制，以便可视化检测到的物体轮廓。

轮廓检测通常基于图像中的边缘信息，通过连接相邻的边缘
点来形成闭合轮廓。

这些轮廓可用于进行物体识别、形状分析、物体计数和跟踪等应用。

需要注意的是，轮廓检测的准确性和效果受到图像质量、噪声干扰、光照条件和物体形状复杂性等因素的影响。

因此，在实际应用中，可能需要结合其他技术和方法来提高轮廓检测的精度和鲁棒性。

二值图像的轮廓跟踪

function C = contour_following(BW)定义函数% CONTOUR_FOLLOWING takes a binary array and returns the sorted row and% column coordinates of contour pixels.CONTOUR_FOLLOWING一个二进制的数组，并返回排序的行和轮廓像素的列坐标% C = CONTOUR_FOLLOWING(BW) takes BW as an input. BW is a binary array% containing the image of an object ('1': foreground, '0': background). It % returns a circular list (N x 2, C(1,:)=C(end,:)) of the% (row,column)-coordinates of the object's contour, in the order of% appearence (This function was inspired from the freeman contour coding % algorithm).C = CONTOUR_FOLLOWING（BW）作为输入体重。

BW是一个二进制的数组，包含一个对象的图像（'1'：前景，'0'：背景）。

它返回一个循环链表（为N×2，C级（1，:) =（年底，:)）在appearence 秩序，对象的轮廓（行，列）坐标（此功能的启发弗里曼轮廓编码算法）% Note:% - if the object is less than 3 pixels, CONTOUR_FOLLOWING sends back [0 0].如果对象是小于3个像素，CONTOUR_FOLLOWING发回[0]。

轮廓跟踪算法的改进及在字符识别技术中的应用

轮廓跟踪算法的改进及在字符识别技术中的应用
任民宏
【期刊名称】《计算机应用》
【年(卷),期】2006(026)010
【摘要】针对图像中字符识别技术的应用需求,提出了轮廓跟踪算法的改进算法,在链码表示法基础上提出了轮廓表存储结构.在字符识别中根据轮廓表生成字符的轮廓特征数据序列,运用其相关值来度量字符的相似程度.实验结果表明提取特征少,识别速度快,准确率高,受字号的影响较小.
【总页数】3页(P2378-2379,2382)
【作者】任民宏
【作者单位】陕西理工学院,计算机科学与技术系,陕西,汉中,723003
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.43
【相关文献】
1.基于改进活动轮廓的视频对象自动分割及跟踪算法 [J], 张晓燕;赵荣椿;马志强
2.一种改进的轮廓跟踪算法 [J], 刘梅华;汪东;柳惠秋
3.一种改进的医学图像目标轮廓跟踪算法 [J], 王金川;黄雪梅;郝园
4.耦合的动态轮廓线的一种改进的跟踪算法 [J], 赵鹏;张田文
5.结合深度轮廓特征的改进孪生网络跟踪算法 [J], 余志超;张瑞红
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基于多分辨率方法的主动轮廓线跟踪算法

基于多分辨率方法的主动轮廓线跟踪算法
杨杨;张田文
【期刊名称】《计算机学报》
【年(卷),期】1998(021)003
【摘要】由Kass等于1987年首次提出的主动轮廓线模型,在数字图像分析和计算机视觉领域得到了越来越广泛的应用.基于单分辨率的主动轮廓线跟踪算法存在一个共同的缺点,即:要求初始轮廓线离目标的真实轮廓线很近,这样的算法用于跟踪将只能跟踪缓慢运动的目标,从而限制了主动轮廓线跟踪算法的应用范围.本文提出了一种基于多分辨率的主动轮廓线跟踪算法,它不但继承了基于单分辨率的主动轮廓线算法的优点,而且降低了对初始轮廓线的要求.此外,本文推导出不同分辨率情况下主动轮廓线算法与其允许的目标运动速度的关系公式,并用这些公式定量地计算出单分辨率和多分辨率情况下算法允许目标运动的最大速度,证明本文方法可以跟踪运动较快的目标.
【总页数】7页(P210-216)
【作者】杨杨;张田文
【作者单位】哈尔滨工业大学计算机科学与工程系,哈尔滨,150001;北京大学视觉与听觉信息处理实验室,北京,100871
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于主动轮廓线模型的棒材自动计数方法的实现 [J], 冯知凡;方康玲;张裕;熊志明;苏志祁
2.基于图像融合的多分辨率动态轮廓线检测跟踪 [J], 赵鹏;浦昭邦;张田文
3.基于改进主动轮廓线的虹膜定位方法 [J], 王中旭;李伟生
4.一种新的主动轮廓线跟踪算法 [J], 杨杨;张田文
5.基于主动轮廓线模型的配准方法 [J], 何乔;李二森;罗继文;张华
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