针对传统D-P算法速度较慢、编程不方便的问题,提出一种改进算法。以一定步长对轮廓进行遍历,根据轮廓上点到所选轮廓段首末点连线最大距离与距离阈值的大小关系,按轮廓遍历顺序获取曲线轮廓的特征点,并在相邻的特征点之间采用贝塞尔曲线进行平滑。实验结果表明,改进算法的速度比传统算法提高10%以上。

照片速写：从图像推断轮廓图 此回购包含我们草图生成器的培训和测试代码。 我们还提供了 。 有关技术细节和数据集，请参阅和 。 配置 现在，该代码已更新为使用PyTorch 0.4，并可以在Windows，Mac和Linux上运行。 对于PyTorch 0.3的过时版本（仅Linux），请检出分支。 Windows用户应找到相应的.cmd文件，而不是下面提到的.sh文件。 一线安装（在Conda环境中） conda env create -f environment.yml 然后激活环境（草图），就可以开始了！ 有关conda环境的更多信息，请参见。 手动安装 请参阅environm

相位测量轮廓术凭借其高精度、非接触的优点在现代生活中受到了极大的重视，但其应用却受到正弦光栅复杂制作工艺的限制。根据相位测量轮廓术的基本原理，提出了基于三角形分布光栅的相位测量轮廓术。同正弦光栅相比，三角形分布光栅的制作工艺相对简单，更具有实用意义。对这两种方法的精度进行了比较和分析，并分别在无噪声的理想情况和有噪声的实际情况下，分析了光栅周期、条纹对比度以及物体最大高度对测量精度的影响。通过计算机模拟与实验表明，基于三角形分布光栅的相位测量轮廓术具有较高的精度和可行性。

此 Matlab 代码实现了一种新的水平集公式，称为距离正则化水平集演化 (DRLSE)，由李春明等人在 IEEE Trans. 论文“距离正则化水平集演化及其在图像分割中的应用”中提出。 图像处理，卷。 19 (12), 2010 与传统水平集公式相比，DRLSE 的主要优点包括： 1) 它完全消除了重新初始化的需要； 2）它允许使用较大的时间步长来显着加快曲线的演化，同时确保数值精度； 3) 与传统的水平集公式相比，非常容易实现且计算效率更高。 该包仅将基于边缘的活动轮廓模型作为 DRLSE 的一个应用程序实现。 可在以下网站的其他已发表论文中找到DRLSE的更多应用： http://www.imagecomputing.org/~cmli/

针对红外与可见光图像融合结果中边缘区域失真严重、对比度差的问题,提出一种基于多尺度顺序 翻转算子(MSSTO)和非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像增强融合算法.首先,采用NSCT将图像分解成 高低频系数;其次,利用MSSTO从低频系数中提取出有效的亮、暗信息,并将其注入到融合低频系数中以 合成最终低频系数;再次,高频系数采用局部空间频率加权(LFSW)与区域能量取大的融合方案;最后,对 合成的高低频系数进行反NSCT得到融合图像.实验结果验证了所提出算法的有效性.

完整的轮廓提取程序，在MATLAB环境下运行，只需把你所需的图片载入即可

这包含用于切片 stl 文件并创建连续轮廓的 matlab 文件，机器可以沿着该轮廓移动以进行 3D 打印的沉积。 主文件是 slice_stl_create.m 支持函数是triangle_plane_intersection.m、read_binary_stl_file.m、orient_stl.m、rotate_stl.m和plot_slices.m。 脚本 stl_slice_and_plot.m 是使用这些函数的示例。

WordNote 在学习C＃语言和WinForms API的过程中，我使用所有基本功能从Windows实现了Wordpad应用程序。与以前开发的记事本不同，此应用程序支持格式化和打印文本，包括字体，粗体和斜体，颜色，居中等，但不具有拼写检查，分页管理和表格创建等功能。

采用OPENCV在VC6.0下实现的轮廓检测，首先通过二值化，然后调用库函数实现轮廓检测

主要二线城市如：石家庄、苏州、天津、杭州、合肥、济南、昆明、南昌、南京、厦门、西安、武汉、宁波、青岛、三亚、成都、福州、常州、贵阳、郑州、重庆共21个城市的建筑物轮廓和楼层矢量数据，shp格式