基于光纤干涉投影傅里叶变换轮廓术，提出了减小其测量物体形貌中误差的方法。在理论上分析了光纤干涉在接收屏上的光强分布，并通过分析得到其强度满足一定的高斯分布。在条纹预处理过程中对其进行光强校正，校正后的条纹频谱基频成分更加清晰。分析了条纹非正弦性引起的相位误差，在测量结果上对其进行补偿。通过仿真实验得出，经过所提出方法处理后的面形恢复精度比未处理前有了很大程度的提高。实物实验对给定标准件进行测量，验证了这种方法的正确性。

对于一般的图像提取轮廓，介绍了一个很好的方法，但是对于有噪声的图像，并不能很好地捕获到目标物体。 比如对于我的鼠标，提取的轮廓效果并不好，因为噪声很多： 所以本文增加了去掉噪声的部分。 首先加载原始图像，并显示图像 img = cv2.imread("temp.jpg") #载入图像 h, w = img.shape[:2] #获取图像的高和宽 cv2.imshow("Origin", img) 然后进行低通滤波处理，进行降噪 blured = cv2.blur(img,(5,5)) #进行滤波去掉噪声 cv2.imshow("Blur", blured)

轮廓fcmap.m：用精确的色彩图填充轮廓图 作者：凯利·科尔尼（Kelly Kearney） 该存储库包括contourfcmap.m函数Matlab函数的代码，以及运行它所需的所有从属函数。 该函数创建一个阴影轮廓图，与contourf函数创建的轮廓图相似。 但是，contourf图及其颜色图之间的关系（即确切地对应于每个轮廓间隔的颜色）通常会造成混淆和不一致。 相反，该功能允许用户精确指定每个间隔中要使用的颜色，还可以为超出轮廓线限制的区域选择颜色。 内容 入门 句法 描述 例子 Contourfcmap背后的算法 会费 入门 先决条件 此功能需要Matlab R14或更高版本。 下载与安装 可以从或下载此代码。 File Exchange条目每天从GitHub存储库更新。 Matlab搜索路径 需要将以下文件夹添加到您的Matlab搜索路径中（通过addpath ， pat

四步相移测轮廓

对基于STL模型的切片处理技术进行了深入分析，并在吸收现有算法优点的基础上，提出了分组排序、对边求交的分层算法。该算法先根据三角面片中顶点在分层方向的最大坐标值和最小坐标值对各面片进行排序并形成分层关系矩阵，然后对每层的三角面片采用对边依次追踪求交的方法生成切片轮廓数据。实际应用表明，该算法具有高效、稳定和可靠等优点。

实现了图片的多种处理，包括平滑，膨胀，腐蚀，旋转放大缩小，二值化，边缘检测，轮廓检测等，全面，易懂。运用opencv实现，代码为c++。

轮廓布尔运算，以点为单位，注重原理，未考虑优化，可用空间分布二叉树减小求交点计算次数

使用OpenCV寻找轮廓实现视频流的运动目标检测。刘瑞祯，于仕琪《OpenCV教程基础篇》的训练代码。

建筑物轮廓自动提取 图像预处理 中值滤波算法：一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。 候选边缘生成 边缘线段检测、建筑物主方向确定、线段方向调整、线段合并与删除等几个子步骤。 线段检测：LSD Ref: V. GioiL,et al.LSD: A Fast Line Segment Detector with a False Detection Control.IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE,2010,32(4):722-732.

SLGS模型不能处理灰度不均图像，而RSF模型对初始轮廓较敏感。为此，将RSF模型定义的局部信息融入SLGS模型中，提出一个以偏微分方程形式表达的活动轮廓模型。利用SLGS模型全局拟合量和RSF模型局部拟合量的线性组合构造符号压力函数，调整拟合量的权重以提升模型对灰度不均图像的处理能力和轮廓初始化的灵活性，并利用高斯滤波正则水平集函数法实现水平集函数的正则化。实验结果表明，该模型的分割结果比SLGS模型更准确。