前两篇博文分别介绍了图像的边缘检测和轮廓检测，本文接着介绍图像的轮廓检测和轮廓外接矩形： 一、代码部分： // extract_contours.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include stdafx.h #include #include using namespace cv; using namespace std; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { //load src image string img_name=..\\image_norm\\71253.jpg; Ma

涵盖的城市有：北上广深等一线城市，全国省会城市等中大型城市。 下载方式：由于数量太大，不方便上传，请根据txt内的链接进行下载。

提出了一种基于二维正交投影图像的三维模型相似性比较算法。首先计算三维模型的二维正交投影图像，然后提取二维正交投影图像的边缘轮廓夹角特征，并比较这些二维正交投影图像的相似性，最后通过二维正交投影图像的轮廓相似性来获取三维模型的相似性。实验验证了该算法的可行性，并且其对于三维模型检索所要求的平移、旋转和缩放不变性具有较好的鲁棒性。

简单地遍历轮廓矩阵以找到每个单独区域的 x 和 y 向量，然后用指定的颜色填充。

通过分析机载雷达（LIDAR）点云数据与航空影像数据特点，提出了融合机载LIDAR点云和航空影像的建筑物轮廓探测方法。分别提取机载点云和航空影像中的部分建筑轮廓线，将轮廓线拟合成直线段的建筑物轮廓边，并以两相邻且垂直的轮廓边相交得到建筑的角点，根据建筑物的同名角点实现机载点云和航空影像的配准融合；将航空影像的光谱信息赋予机载点云，并将光谱信息作为特征向量进行聚类，分离出植被和树木等地物，利用高程信息从光谱信息相似的地面道路和建筑物中分离出建筑物，提取建筑物的轮廓边，完成建筑物轮廓的探测。实验结果表明，利用该方法进行建筑物点云的分类正确率可达97.96%，轮廓边的提取精度可达0.21 m，能够有效的实现建筑物轮廓的探测。

计算机视觉图形轮廓的获取及其尺寸测量.pdf

大连城市建筑shp数据，可用于城市规划相关的研究，也可以用于其他相关的研究。使用GIS软件打开，数据中有楼层数。提供给大家学习练习用。

希望能给大家一点帮助 利用opencv进行对两幅图片的轮廓匹配

行业分类-设备装置-基于预测控制和交叉耦合的直驱XY平台轮廓控制方法

opencv中，使用snake活动轮廓 人工可以手动调节参数的 希望大家喜欢