在计算机视觉领域，轮廓提取是一项重要的技术，它用于识别图像中的边界和形状，这对于对象识别、图像分割和图像分析有着至关重要的作用。本压缩包“轮廓提取c程序（非MFC）.zip”提供了一个纯C语言实现的轮廓提取算法，不依赖于Microsoft Foundation Classes (MFC)库，这意味着它具有更好的平台兼容性和轻量级的特点。 1. **轮廓提取基本概念** 轮廓提取是通过对图像进行二值化、边缘检测等预处理步骤来找到图像中不同区域的边界。常见的边缘检测算法有Sobel、Prewitt、Canny、Hough变换等。这些算法通过计算像素梯度强度或方向来确定边缘位置。 2. **C语言编程** C语言是一种底层、高效的语言，适合编写图像处理和计算机视觉的底层算法。虽然相比于高级语言如Python，C语言的语法更为繁琐，但其执行效率高，资源占用少，适合处理大量的图像数据。 3. **非MFC实现** MFC是微软提供的一个面向对象的C++库，用于简化Windows应用程序开发。但非MFC实现意味着这个程序没有使用MFC框架，而是直接调用了操作系统级别的API来完成图像显示。这通常意味着程序更轻便，移植性更好，但可能需要对Windows API有深入的理解。 4. **图像显示工具** 在没有MFC的情况下，开发者可能使用GDI (Graphics Device Interface) 或者GDI+来显示图像。GDI是Windows操作系统的一部分，提供了基本的图形绘制功能，而GDI+则增加了更多的图形处理和图像处理功能。 5. **程序结构与流程** 一个典型的轮廓提取程序可能包括以下步骤： - 图像读取：从文件中加载图像数据。 - 预处理：二值化、平滑滤波等，以减少噪声并突出边缘。 - 边缘检测：应用特定的边缘检测算法，如Canny边缘检测。 - 轮廓提取：找到边缘检测后的连通区域，形成轮廓。 - 显示结果：利用GDI或GDI+将提取的轮廓在窗口上显示出来。 6. **学习和应用** 对于学习者来说，这个程序提供了理解轮廓提取算法和C语言编程实践的机会。可以深入研究源代码，了解每个步骤的具体实现，以及如何利用系统API进行图像处理。对于实际应用，这样的程序可以作为基础模块集成到更复杂的计算机视觉系统中。 7. **优化与扩展** 虽然这是一个基础的轮廓提取实现，但可以通过优化算法参数、采用多线程处理、使用OpenCV等库来增强其性能和功能。例如，OpenCV库提供了丰富的图像处理函数，包括各种边缘检测和轮廓提取算法，可以极大地简化代码并提高效率。 这个压缩包中的C语言轮廓提取程序为学习者和开发者提供了一个直接调用系统API实现图像处理的实例，有助于理解底层图像处理的工作原理，同时展示了非MFC环境下程序设计的可能性。通过深入研究和实践，可以提升在图像处理和计算机视觉领域的技能。

采用针对静态背景下的基于Surendra背景更新算法的背景减除法对运动人体进行检测.为视频场景建立自适应的背景模型，通过原始图像和背景模型差分获得前景图像，再对检测出来的图像进行了二值化、数学形态学分析、连通分析、尺度归一等一系列图像预处理工作，为跟踪与识别奠定了基础.重点讨论了二值化自适应阈值选择的多种方法，总结出Kapur熵阈值选取法的优越性. ### 用于步态识别的行人轮廓提取 #### 摘要与引言 本文提出了一种基于Surendra背景更新算法的背景减除法来检测静态背景下的运动人体。为了实现这一目标，首先为视频场景建立了一个自适应背景模型。然后，通过原始图像与背景模型之间的差异提取前景图像。接下来，对提取出的图像进行一系列预处理操作，包括二值化、数学形态学分析、连通分析以及尺度归一化等，这些操作为后续的跟踪与识别提供了基础。特别地，本文重点讨论了二值化过程中自适应阈值选择的多种方法，并总结出了Kapur熵阈值选取法的优势。 #### 运动人体检测 在步态识别领域，准确地检测和提取行人的轮廓是非常关键的一步。目前，常见的运动人体检测方法主要有三种：背景减除法、帧间差分法和光流法。本研究中采用的是背景减除法。 ##### 背景减除法 背景减除法是一种常用的方法，它通过对比当前帧与背景模型之间的差异来提取前景物体。背景模型可以通过多种方式建立，其中一种方法是利用Surendra提出的背景更新算法。这种方法可以动态调整背景模型以适应环境的变化，从而提高检测的准确性。 #### 图像预处理 在获取到前景图像之后，需要对其进行一系列预处理操作以去除噪声并提取有用信息。这些预处理步骤包括： 1. **二值化**：将图像转换为只有黑白两种颜色的二值图像。选择合适的阈值是关键，因为不同的阈值会影响到前景的提取效果。本文讨论了多种自适应阈值选择方法，并强调了Kapur熵阈值选取法的优点。该方法通过最大化图像的信息熵来确定最佳阈值，从而在保持图像细节的同时减少噪声的影响。 2. **数学形态学分析**：通过对图像进行膨胀和腐蚀等操作来去除小的噪声点或填充物体内部的小孔洞，进而优化图像的质量。 3. **连通分析**：识别和分离图像中的连通区域，这对于区分不同的人体轮廓至关重要。 4. **尺度归一化**：由于不同人或者不同拍摄角度可能会导致图像尺寸的变化，因此需要对图像进行尺度归一化，以确保所有图像具有相同大小，方便后续处理。 #### 二值化阈值选择 在二值化过程中，阈值的选择对于提取高质量的行人轮廓至关重要。本文探讨了多种阈值选择方法，并指出Kapur熵阈值选取法的优势。这种方法的基本思想是通过最大化图像的信息熵来确定最佳阈值。信息熵表示图像中灰度级分布的不确定性。当图像被分割成前景和背景两部分时，每一部分的信息熵应该尽可能大，这意味着分割后的两部分应该具有最大的区别性。Kapur熵阈值选取法通过计算每个可能的阈值对应的总熵，并选择使总熵最大的阈值作为最佳阈值。这种方法能够自动适应图像的亮度变化，从而提高轮廓提取的准确性。 #### 结论 本文介绍了一种用于步态识别的行人轮廓提取方法，该方法通过背景减除法检测运动人体，并对提取的图像进行了一系列预处理操作，包括二值化、数学形态学分析、连通分析以及尺度归一化等。特别是，在二值化过程中，采用了Kapur熵阈值选取法来自动确定最佳阈值，这种方法能够有效提高轮廓提取的准确性。通过这些技术和方法的应用，可以为步态识别提供更加可靠的基础数据。

用opencv231+vs2008编写的一个拟合椭圆的程序，输入 是二值图，背景是黑色的，还有一个输入是轮廓的面积，能够剔除不需要要轮廓。代码中能测试选定的待拟合的轮廓（已注释），并把轮廓参数输出并测试。

利用opencv实现的轮廓提取算法，简单实用

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!)

由彩色图像到轮廓提取的代码，或者说背景去除，也是在这里向别人学习过的，拿来看一下，欢迎大家多提建议

使用QT做界面，配置OpenCV环境。可以实现选择图像，图像灰度化，图像增强，滤波降噪（高斯，均值，中值），二值化（阈值可调），Canny算子（阈值可调），以及其它几种传统的边缘检测算子。下载后需将文件修改为英文（QT不能识别中文），更改图片路径

图片地址需要自己改动，用的是opencv的提取轮廓函数，可以通过参数设定选择提取轮廓的外边缘和内边缘

基于点云数据的建筑物轮廓提取，LIDAR点云数据，建筑物，轮廓提取

基于形态学处理的医学图像边缘轮廓提取matlab仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。