Robert,sobel图像轮廓提取代码，不是matlab自带函数！(Robert, sobel image contour extraction code, not matlab own function!)

针对现有计算机视觉对交通路标识别的复杂性和不稳定性的问题，通过运用图像轮廓识别技术，提出了由全局特征到局部特征再到结构特征的多层次轮廓识别，在交通路标的识别过程中，分别构造了图像密度、形状度量、光滑程度和轮廓熵值4个层次的图像轮廓，同时结合Sobel算子和信息熵对交通路标图像进行了提取与分块处理。通过实验仿真结果表明：在图像的提取过程中，交通路标图像随着其DMOS值的增大，图像的质量越差，清晰度越低，其NRSS值越小；在图像的识别过程中，低通滤波器的大小设置为7×7，原图NRSS为0.7654，形状度量为1.3和2.4时，NRSS分别为0.3712和0.2667。这种层次化的轮廓分析在路标的识别上具有较好的稳健性。

#include "bmp.h" #include "memory.h" #include "math.h" #include "stdio.h" //owner defined stack typedef struct{ HGLOBAL hMem; POINT *lpMyStack; LONG ElementsNum; LONG ptr; }MYSTACK; //macro definition #define WIDTHBYTES(i) ((i+31)/32*4) #define PI 3.1415926535 //function declaration int PASCAL WinMain (HANDLE, HANDLE, LPSTR, int); LRESULT CALLBACK MainWndProc(HWND , UINT,WPARAM, LPARAM); BOOL LoadBmpFile (HWND hWnd,char *BmpFileName); BOOL TemplateOperation(HWND hWnd, int TemplateType); BOOL Outline(HWND hWnd); BOOL Hough(HWND hWnd); BOOL LapOfGauss(HWND hWnd); BOOL Contour(HWND hWnd); BOOL IsContourP(LONG x,LONG y, char *lpPtr); BOOL SeedFill(HWND hWnd); BOOL InitStack(HWND hWnd,LONG StackLen); void DeInitStack(); BOOL MyPush(POINT p); POINT MyPop(); BOOL IsStackEmpty(); //global variable declaration BITMAPFILEHEADER bf; BITMAPINFOHEADER bi;

一种改进的Canny图像轮廓检测算法，朱叶，别红霞，针对传统Canny算子使用双门限检测对高频噪声仍产生假边缘的问题，提出一种改进的Canny轮廓检测算法。在双门限检测步骤之间，插入轮��

在模糊集合论(FS)和广义模糊集合论(GFS)的基础上,构造出用于模糊增强图像区域对比度的新型线性广义模糊算子(LGFO),理论分析并验证了其性质。提出了一种自适应双线性广义模糊增强算法用于提取图像边缘轮廓,该算法利用线性广义隶属度变换函数与LGFO,实现了灰度图像空间与广义模糊空间的相互转换,空间转换过程中对线性广义模糊隶属空间实施了线性广义模糊增强处理,最终在灰度图像空间中使用“MIN”算子提取图像轮廓。该算法还使用可检测边缘度与噪声标准差之商作为图像增强的评估标准,自动选择模糊参数D,实现了线性广义模糊增强图像的自适应优化。实验表明,该算法快速无失真,适用于彩色图像,提取的图像轮廓准确、层次分明。

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。

本文实例为大家分享了python opencv识别图像轮廓的具体代码，供大家参考，具体内容如下 要求：用矩形或者圆形框住图片中的云朵（不要求全部框出） 轮廓检测 Opencv-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。 import cv2 img = cv2.imread('cloud.jpg') # 灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化 ret, binary = cv2.threshold(gray, 175, 255, cv2.THRESH_BINARY) img1,

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

python-opencv获取二值图像轮廓及中心点坐标代码： groundtruth = cv2.imread(groundtruth_path)[:, :, 0] h1, w1 = groundtruth.shape contours, cnt = cv2.findContours(groundtruth.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) if len(contours) != 1:#轮廓总数 continue M = cv2.moments(contours[0]) # 计算第一条轮廓的各阶矩,字典形式 center

对二值图像轮廓先提取再跟踪，编译在VS2010环境下