福建省地图轮廓到市级,Ai可编辑

图像特征提取新领域：pww轮廓特征提取 1、高清视频中实现实时提取图像特征 2、图像特征点定位准确，快速 3、用于模式识别，替代surf算法 4、对于很多应用，需要前期处理。 5、时间有限，只能写这么多给大家，其他的事情，大家自己根据需求来思考了。

eppz！ Geometry 一部分 :triangular_ruler: Unity的2D几何。 适用于日常的多边形麻烦。 多边形裁剪，多边形缠绕方向，多边形区域，多边形质心，多个多边形的质心，线相交，点线距离，线段相交，多边形点包含，多边形三角剖分，多边形Voronoi图，多边形偏移，多边形轮廓，多边形缓冲区，多边形并集，多边形减法，多边形布尔运算等。 该库正在生产中使用。 但是，它附带了的免责声明和保证。 例子 如果您希望立即阅读示例代码，则可以在“ 文件夹中找到示例场景。 模型类 基本上是一个Vector2点，但知道它所驻留的多边形上下文（邻居，线段，边，多边形，等分线，法线）。 两个Vector2点的线

基于vs的opencv的基础 对红白颜色的路牌进行识别，并最终将识别的路牌框选出来。

Unity 轮廓叠加发光效果插件 Highlight Plus v3.6 仅供学习，请勿商用。

matlab声音信号相位代码共识轮廓 这是 Yoonseob Lim、Barbara Shinn-Cunningham 和 Tim Gardner 描述的共识轮廓算法的 C 实现。 以及在 IEEE 出版物中。 此实现的灵感来自包含该算法的 MATLAB 实现的存储库。 这种实现在很大程度上依赖于 macOS Accelerate 框架（它使用矢量化指令来优化常见计算，例如 FFT 和重新分配所需的复数比率）。 目前，此代码有一些限制： 最初的共识轮廓工作建议消除除最长轮廓之外的所有轮廓。 为了减少内存使用并将此方法扩展到实时音频处理，此代码保留了所有轮廓。 这仅返回一致的轮廓谱图，但不提供对已识别轮廓的编程访问。 此代码的优点： 该代码支持单精度和双精度。 该代码包括一个mex文件实现以允许在 MATLAB 中使用。 对于 5 秒的音频文件， ccontour实现比acontour (MATLAB) 实现快acontour 。 在大多数现代计算机上，实时计算轮廓已经足够快了。 用法：C API 是根据 Accelerate 框架建模的，特别是使用指向结构的不透明指针来保存算法所需的所

主要为大家详细介绍了opencv实现轮廓高斯滤波平滑，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

该工具箱实现了一种基于能量的分割算法，该算法使用基于有限差分的水平集演化。 （见[1]、[2]）。 实现了曲线演化的多尺度控制——这大大减少了对初始化的敏感性以及提高执行速度系数为 10-1000 甚至更多（[3]）。 给定一个分割问题，可以使用这个 GUI 来找到适当的参数将为所使用的图像类别生成所需的分区。 如果需要，工具箱中的函数可以重新用于脚本算法。 笔记： 这不是一个完整的多重网格算法，比例导航在“手册”中提供模式，用于“图像学习”。 一旦你掌握了它，你就可以编码bit in。在同一行，计算并显示错误，但没有决定采取，迭代控制也留在“手动”。 有关算法的详细信息，请参阅最后的参考资料。 从 GUI 可以： - 使用加载/保存菜单加载数据并保存中间状态- 选择分割参数（Mu、Lambda+、Lambda-、dt、Nu） - 迭代（放松）选定的步骤数- 延长，限制，重新距离

针对现有计算机视觉对交通路标识别的复杂性和不稳定性的问题，通过运用图像轮廓识别技术，提出了由全局特征到局部特征再到结构特征的多层次轮廓识别，在交通路标的识别过程中，分别构造了图像密度、形状度量、光滑程度和轮廓熵值4个层次的图像轮廓，同时结合Sobel算子和信息熵对交通路标图像进行了提取与分块处理。通过实验仿真结果表明：在图像的提取过程中，交通路标图像随着其DMOS值的增大，图像的质量越差，清晰度越低，其NRSS值越小；在图像的识别过程中，低通滤波器的大小设置为7×7，原图NRSS为0.7654，形状度量为1.3和2.4时，NRSS分别为0.3712和0.2667。这种层次化的轮廓分析在路标的识别上具有较好的稳健性。

利用AlphaShapes算法提取离散点轮廓线.doc