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。
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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。