dbn matlab代码自动追踪 一组用于分析超声图像中舌头表面轮廓的工具。 ##较早且功能齐全的AutoTrace系统需要Matlab以及一些与GTK +相关的python依赖项。 由于有GTK +，尽管可以使用MacPorts（）将其安装在Mac OS X上，但该版本最好在Linux上运行。 ##（正在开发中）目前正在开发不包含Matlab的版本。 这个新版本将需要安装PyQt4，可从以下位置获得PyQt4需要安装Qt，可以从以下位置获取 用于深度网络训练的代码是根据作者的translational-DBN仓库（）改编而成的，该库要求gnumpy.py（）位于系统的Python PATH 。 如果使用gnumpy.py，则可以使用cudamat库（）在具有CUDA功能的GPU上对网络进行训练，如果不存在GPU，则gnumpy.py将使用需要npmat.py （）的CPU。 基于Qt的工具是跨平台的，并且已经在Windows 7，Linux和Mac OS X的Qt 4.8上进行了测试。

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import cv2 as cv import numpy as np def scan_edge_demo(img): gray = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY) gray = cv.GaussianBlur(gray,(3,3),0) scan_edge = cv.Canny(gray,60,150) return scan_edge def scan_contours(img): scan_edge =scan_edge_demo(img) aa,contours,b= cv.findContours(scan_edge,cv.RETR_TREE,cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cv.drawContours(img,contours,-1,(0,255,255),thickness=4) cv.imshow("scan_contours",img) src = cv.imread("E:/opencv/picture/taijie.png") cv.imshow("inital_window",src) scan_contours(src) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 图片： 分析： 1.Opencv发现轮廓的函数原型为：findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]]) -> image, contours, hierarchy image参数表示8位单通道图像矩阵，可以是灰度图，但更常用的是二值图像，一般是经过Canny、拉普拉斯等边缘检测算子处理过的二值图像。 所以输入源需要二值化（threshold）处理或者边缘处理canny后才行 mode参数表示轮廓检索模式： ①CV_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。 ②CV_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。 ③CV_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。 ④CV_RETR_TREE：检测所有轮廓，所有轮廓建立一个等级树结构，外层轮廓包含内层轮廓，内层轮廓还可以继续包含内嵌轮廓。 method参数表示轮廓的近似方法： ①CV_CHAIN_APPROX_NONE 存储所有的轮廓点，相邻的两个点的像素位置差不超过1，即max （abs (x1 - x2), abs(y2 - y1) == 1。 ②CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE压缩水平方向，垂直方向，对角线方向的元素，只保留该方向的终点坐标，例如一个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息。 ③CV_CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS使用teh-Chinl chain 近似算法。 contours参数是一个list，表示存储的每个轮廓的点集合。 hierarchy参数是一个list,list中元素个数和轮廓个数相同，每个轮廓contours[i]对应4个hierarchy元素hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3]，分别表示后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓、内嵌轮廓的索引编号，如果没有对应项，则该值为负数。 offset参数表示每个轮廓点移动的可选偏移量。 2.Opencv绘制轮廓的函数原型为：drawContours(image, contours, contourIdx, color[, thickness[, lineType[, hierarchy[, maxLevel[, offset]]]]]) -> image imgae参数表示目标图像。 contours参数表示所有输入轮廓。 contourIdx参数表示绘制轮廓list中的哪条轮廓， 如果是负数，则绘制所有轮廓。 color参数表示轮廓的颜色。 thickness参数表示绘制的轮廓线条粗细，如果是负数，则绘制轮廓内部。 lineType参数表示线型。 hierarchy参数表示有关层次结构的可选信息。 maxLevel参数表示绘制轮廓的最大级别。 如果为0，则仅绘制指定的轮廓。 如果为1，则该函数绘制轮廓和所有嵌套轮廓。 如果为2，则该函数绘制轮廓，所有嵌套轮廓，所有嵌套到嵌套的轮廓，等等。 仅当有可用的层次结构时才考虑此参数。 offset参数表示可选的轮廓偏移参数，该参数可按指定的方式移动所有绘制的轮廓。 关于轮廓检测，什么的样的情况会被判断为轮廓呢？ 答：因为在做轮廓检测之前需要进行二值化，所以对于图像的整个ROI区域只有黑白两个颜色，而下面两种情况会被检测作为轮廓： 1. 白色区域与黑色区域的边缘交接区域 2. 当背景为白色时，整个ROI区域的外边界就会被视为轮廓。（往往我们希望背景是黑色，所以如果出现这种情况时我们需要在二值化图像时对图像取反）。

针对轮廓曲线的多边形近似和特征点提取，提出了多边形逼近误差和局部最小误差逼近特征点的定义和相应的实现算法。该特征点对轮廓曲线进行树状递归划分，并最大限度地减小逼近误差。使得在给定特征点数目情况下，多边形逼近误差为最小．在给定逼近误差的情况下，特征点数目为最少。对于轮廓线的特征提取、优化多边形逼近、压缩表示具有一定的意义。

1 获取轮廓 OpenCV2获取轮廓主要是用cv2.findContours import numpy as np import cv2 im = cv2.imread('test.jpg') imgray = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,thresh = cv2.threshold(imgray,127,255,0) image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 其中，findContours的第二个函