形状上下文(Shape Context)是一种在计算机视觉和图像处理领域广泛应用的特征描述子，它主要用于形状识别、匹配和分析。 Shape Context是由Belongie等人在2002年提出的一种强大的几何特征，它通过量化一个点与其他所有点之间的相对位置和方向关系来描述形状。在MATLAB中实现形状上下文，可以帮助我们更好地理解和应用这一理论。 Shape Context的主要思想是通过在形状边界上的每个点定义一个上下文分布，这个分布描述了该点与其他点的距离和角度分布。这种分布对于形状的几何特性非常敏感，即使形状大小、旋转或部分遮挡，也能保持较好的不变性。 源码的"sc_demo"可能是演示如何计算和使用形状上下文的MATLAB脚本。它可能包括以下几个步骤： 1. **形状预处理**：脚本可能会读取图像并提取形状边界，这通常通过边缘检测算法（如Canny、Sobel或Hough变换）实现。 2. **采样点选择**：在形状边界上均匀或根据特定策略选取采样点。这些点将成为形状上下文描述符的中心。 3. **计算距离和角度**：对于每个采样点，计算其到边界上所有其他点的距离和角度。距离通常是以半径的形式表示，而角度则考虑了极坐标系统中的方向。 4. **构建上下文分布**：将这些距离和角度归一化到特定的分桶（bins），形成一个二维直方图，即形状上下文描述符。分桶的数量和大小可以调整，以控制描述符的分辨率和鲁棒性。 5. **匹配与识别**：使用余弦相似度或其他距离度量比较两个形状上下文描述符，以评估它们的相似性。这可用于形状匹配或识别任务。 6. **可视化**：脚本可能还包含可视化功能，以帮助理解形状上下文的工作原理，例如，显示采样点、上下文分布以及匹配结果。 在实际应用中，Shape Context已被成功应用于手写字符识别、人体姿态估计、医学图像分析等多种场景。它不仅能够处理刚性形状，而且在一定程度上对非刚性变形也有很好的适应性。 Shape Context是一种强大的几何特征描述工具，MATLAB中的实现提供了学习和探索这一概念的良好平台。通过深入理解并实践"sc_demo"，你可以更好地掌握形状分析的关键技术，并将其应用到自己的项目中。

Automatic Salient Object Segmentation Based on Context and Shape Prior论文的代码

显著性检测经典论文：Context-Aware Saliency Detection 自己编写的matlab代码实现，包扩所有函数

用于查看Context Caputure（原Smart3D）软件生成的三维模型。主要用来给客户安装，使之能够查看三维模型成果。

Context-Based, Adaptive, Lossless Image Coding (CALIC)