问题标签 [contour]

我正在尝试绘制可绘制对象的轮廓，
我尝试使用模糊，如本页所示：
如何在位图周围制作发光效果？
它的效果不是我想要的，
我想要一个“实心”的轮廓，
而不是模糊。

有谁知道怎么做？

我有两个变量的函数 f(x,y)，我需要知道它与零相交的曲线的位置。ContourPlot 非常有效地做到这一点（也就是说：它使用巧妙的多网格方法，而不仅仅是蛮力细粒度扫描），但只是给了我一个情节。我想要一组值 {x,y} （具有一些指定的分辨率）或者可能是一些插值函数，它允许我访问这些轮廓的位置。

曾想过从 ContourPlot 的 FullForm 中提取它，但这似乎有点 hack。有没有更好的方法来做到这一点？

OpenCV 的 cvFindContour() 方法按照 8 连通邻居规则获取连通分量。有什么方法可以将其更改为 4-connected 邻居规则 - 检查连通性时不会考虑角落单元格。

显然，Mathematica 使用CornerNeighbors->False SO 上显示的简单方法来做到这一点。在 OpenCV 中有什么方法可以做到这一点？即使我们要实际更改 cv*.h 文件中的函数定义（这是相当多毛的）......任何指针？

“一个字节，如果轮廓高于其周围环境，则为 1，如果轮廓低于其周围，则为 0。” 解释对我来说根本没有意义。:-(

我正在尝试编程的上下文是我正在绘制 kelvin-helmholtz 漩涡，我只想突出显示从初始漩涡中脱离的闭合轮廓。所以，沿着我的情节外部封闭的轮廓是不好的。我正在修改的代码将所有 high_low = 1 值视为不符合我们想要的轮廓，但我不明白为什么。

任何帮助都会很棒！谢谢你！

我有一个分割图像的标签矩阵。例如，

1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4
1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4
1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4
1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4
1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4
1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4
1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4
1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4

现在我想绘制每个对象的轮廓，使每个对象边缘的像素值为 1，其他像素值为 0。

像这样的东西

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1
1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1
0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1
1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1
1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1
1 0 1 1 0 1 1 0 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

我希望有一个函数可以在 Matlab 中执行此操作，但我不知道。

这很可能是重复的，但我似乎找不到特定于我的问题的东西。

我在图片框中有一个 xy 网格。每个网格单元都有特定的质量。我想根据质量在这个 xy 网格上创建等高线。

有人对执行此任务的好算法有任何想法吗？我试图在 VB6 中完成这项工作，但任何算法都可以。

编辑

轮廓网格

我有一个网格。我想显示基于质量的轮廓线（即，其中有多个点的单元格质量会更重）

我想知道比较一组轮廓的最佳策略是什么，实际上是从两张图片中进行精明边缘检测的边缘，以便知道哪一对更相似。

我有这张图片：

http://i55.tinypic.com/10fe1y8.jpg

我想知道如何计算其中哪一个最适合它：

http://i56.tinypic.com/zmxd13.jpg

（应该是右边那个）

无论如何要比较整个轮廓吗？我可以轻松地旋转图像，但我不知道使用什么函数来计算右侧的参考图像是最合适的。

这是我已经尝试过使用opencv的：

matchShapes 函数 - 我使用 2 个灰度图像尝试了此函数，并且在每个比较图像中我总是得到相同的结果，并且该值似乎是错误的，因为它是 0,0002。

所以我意识到matchShapes，但我不确定这是正确的假设，是该函数适用于成对的轮廓而不是完整的图像。现在这是一个问题，因为虽然我有我想要比较的图像的轮廓，但它们有数百个，我不知道哪些应该“配对”。

因此，我还尝试将第一个图像的所有轮廓与其他两个进行迭代进行比较，但我可能会比较，例如，5 的轮廓与两个参考图像的圆形轮廓而不是 2 轮廓。

还尝试了简单的 cv::compare 函数和 matchTemplate，都没有成功。

我正在尝试从彩色地形图中提取等高线。目标是使用我从零开始开发的引擎构建该区域的 3D 演示。直到现在一切都很好（从零开始制作 3D 引擎并显示对象等），但现在我被卡住了......

但是，我已经看过许多描述用于执行此类操作的算法的文档-它们使用一种简短的语言，我很难理解，并假设对图像处理有很强的了解。

如果你们中的任何人能告诉我一个很好的资源来学习如何去做，或者告诉我一系列资源，这将使我能够将它们组合成一个完整的算法，我将非常高兴。如果您知道任何一本书，其中包含有关该问题的一章，或者具有允许我将其中的一些元素组合到我自己的系统中的描述，那将有很大帮助。

如果你知道有人做过类似的事情——这也有助于我认识他。

提前致谢 ！

每当我将图像传递给 cvStartFindContours 时，我的图像并没有找到轮廓，而是完全变黑。我完全不知道为什么。我知道这不是由代码的另一部分引起的，即使我将所有内容都注释掉，但是在对 cvStartFindContours 的函数调用中留下，我的图像仍然变黑。然而，当我注释掉对 cvStartFindContours 的调用时，我的图像仍然正常。为什么会这样？我传入的图像（skinMask）是一个 8 位、1 通道的图像（IPL_DEPTH_8U），包含数据。（它不是黑色的，上面有白色的碎片）。

为什么我的图像变黑了？谢谢

我正在创建实时软件，所以经常在一个完全黑色的蒙版上调用 cvFindContours。如果出现这种情况，cvFindContours 会抛出异常，程序会崩溃。

如果 cvFindContours 无法找到轮廓，我将如何做到这一点，而不是程序崩溃，程序只是移动到下一行代码（只是简单的继续）？

谢谢

PS：我想过自动保持一个像素始终为白色，以防止 cvFindContours 无法找到轮廓，但这对我来说很不方便。