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形状上下文（Shape Context）

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简介：
形状上下文是一种描述物体轮廓或关键点分布的方法，在计算机视觉和图像处理中用于物体识别与匹配。该方法通过统计兴趣点周围方向和距离的信息来构建独特的特征向量，使得不同视角下的同一对象也能被准确地识别和配准。 经典文献《Shape Matching and Object Recognition Using Shape》的代码已经用中文进行了详细注释，便于理解。这段文字描述了如何获取并使用这份资源，其中包含了经过简化解释的代码版本以帮助读者更容易地掌握相关概念和技术细节。

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  • 形状上下文（Shape Context）
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    形状上下文是一种描述物体轮廓或关键点分布的方法，在计算机视觉和图像处理中用于物体识别与匹配。该方法通过统计兴趣点周围方向和距离的信息来构建独特的特征向量，使得不同视角下的同一对象也能被准确地识别和配准。 经典文献《Shape Matching and Object Recognition Using Shape》的代码已经用中文进行了详细注释，便于理解。这段文字描述了如何获取并使用这份资源，其中包含了经过简化解释的代码版本以帮助读者更容易地掌握相关概念和技术细节。
     
  • DFT的MATLAB源码-Shape Context Matching: 形状上下文匹配
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    本资源提供了基于形状上下文（Shape Context）理论的MATLAB代码，用于实现图像中物体形状的匹配与识别。通过精确计算不同形状之间的相似度，该工具在模式识别和计算机视觉领域具有广泛应用价值。 DFT的MATLAB源代码包含了一小段用于形状上下文匹配的示例。实现该功能的代码通常非常简洁明了。我们主要使用OpenCV库来处理输入输出操作。 我将这些点进行装箱，然后利用辅助库执行加权二分图匹配算法。为方便起见，从文件中提取轮廓点而非直接从图像获取它们；同时提供了两个测试图像用于比较分析。 编译时需要指定头文件路径和链接的OpenCV库。例如： ``` g++ -I/opt/local/include main.cpp lap.cpp /opt/local/lib/opencv_core.so opencv_imgproc.so opencv_highgui.so -o match ./match conts_015.out conts_008.out ``` 这段代码用于匹配海豚背鳍的轮廓，这些样本是从原始图像中分割出来并通过一些基本阈值技术提取得到。加权二部图匹配算法在此类任务上表现出色，但其运行速度较慢，因此需要对采样进行优化处理。
     
  • DFT的Matlab源代码-Shape-Context-Matching：利用形状上下文提取形状模板
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    这段内容提供了一个基于MATLAB环境下的DFT（离散傅里叶变换）源码实现，专门用于执行形状上下文匹配技术。其核心功能在于通过形状上下文方法准确地提取和分析形状模板的特征信息，为模式识别与计算机视觉领域内的物体识别任务提供了有力支持。 DFT的MATLAB源代码包括一小段用于形状上下文匹配的示例代码。 实现这段代码通常非常简单，并且遵循一定的结构。 我们使用OpenCV库执行大多数输入输出操作。 我将这些点进行装箱，然后利用辅助库进行加权二分图匹配。 为了方便起见，我已经从文件中提取了轮廓点而不是直接从图像中获取。 我还提供了两个测试图像用于比较。 编译步骤通常如下： ``` g++ -I/opt/local/include main.cpp lap.cpp /opt/local/lib -lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_highgui -o match ./match conts_015.out conts_008.out ``` 这段代码用于比较海豚的两个不同背鳍，它们是通过使用graphcuts分割并提取轮廓后得到的结果。 加权二部匹配在匹配这些轮廓时表现良好， 但该方法运行较慢，并且需要对采样进行优化。
     
  • Alpha-Shape：任意维度下的 Alpha 形状
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    Alpha-Shape是描述空间数据点之间拓扑关系的一种方法，适用于任意维度的数据集。它能够有效地捕捉不同尺度下数据的几何结构和形状特征，在计算机图形学、地理信息系统及生物信息学等领域有着广泛的应用价值。 阿尔法形状计算点集的。 例子： ```javascript var alphaShape = require(alpha-shape); var points = []; for (var i = 0; i < 10; ++i) { points.push([Math.random(), Math.random()]); } var cells = alphaShape(0.1, points); console.log(cells); ``` 安装： ```shell npm i alpha-shape ``` 应用程序接口： ```javascript var cells = require(alpha-shape)(alpha, points) 计算点集的阿尔法形状。 - `alpha`是定义形状的一个参数。 - `points`是一个多维点集合。 返回值为给定点集的阿尔法形状。
     
  • shapecontext6.rar_图像的形状特征与形状上下文特征提取
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    本资源提供关于图像中物体形状特征的研究方法和代码实现，重点介绍如何使用Shape Context进行高效的形状描述及匹配。适合从事计算机视觉相关研究者参考学习。 形状上下文是一种在计算机视觉领域用于描述和识别形状的强大特征表示方法。名为shapecontext6.rar的压缩包文件包含了关于形状上下文特征提取的程序，这对于研究图像特征提取非常有价值。 2002年，Belongie等人提出了这种描述形状的方法——形状上下文。它通过考虑每个点与其周围环境的关系（尤其是相对距离和角度信息），能够捕捉到局部和全局特性，并在存在变形、遮挡或者不完全观测的情况下有效识别形状。 形状上下文特征提取的过程主要包括以下几个步骤： 1. **采样**: 选择均匀分布于形状边界上的多个采样点，以全面地捕获形状信息。 2. **邻域定义**: 对每个采样点定义一个邻域。这个邻域可以是同心圆或椭圆形，也可以基于距离和角度的双极坐标系。 3. **距离和角度量化**: 在邻域内将距离和角度离散化为多个bin，转换连续的空间和角度信息到离散上下文描述中。 4. **计数统计**: 计算每个bin内的采样点数量，反映该点周围的几何结构。 5. **特征向量构建**: 将所有采样点的上下文描述组合成一个高维形状上下文特征向量。 在图像分析和识别领域，形状上下文的应用包括但不限于： - **形状分类与识别**: 形状上下文对于区分不同形状具有很好的鲁棒性，尤其适用于对称性和非刚性形状的识别。 - **物体识别**: 在复杂背景中利用轮廓信息而非颜色或纹理帮助定位和识别物体。 - **图像配准**: 通过相似度度量实现两个形状之间的精确配准。 - **手写字符识别**: 形状上下文可以有效地区分不同字符的形状差异。 shapecontext6程序可能包含这些功能的代码示例，对于学习和研究形状特征提取的开发者来说是一个宝贵的资源。理解和运用这个程序可以帮助你更深入地理解形状上下文的工作原理，并将其应用于实际项目中。
     
  • Vue-Context：简洁的Vue上下文菜单组件
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    Vue-Context 是一个轻量级且易于使用的 Vue.js 组件，用于快速创建和管理自定义右键点击菜单。它提供了高度可配置的功能，帮助开发者轻松集成上下文菜单到他们的项目中，提升用户体验。 注意力： 我已不再有能力或兴趣维护此软件包了，因为我目前的项目都不再使用Vue框架了，所以我停止更新vue-context。如果您正在使用的项目依赖于这个组件，请考虑自行分叉并继续维护它，或者寻找替代方案。 简介： vue-context为Vue提供了一个简单而灵活的上下文菜单功能。该插件是基于标准
      标记进行样式设计，不过也可以使用任何自定义模板来实现相同的菜单效果。此插件非常轻量级，并且唯一依赖项就是vue-clickaway库。它自带了一些基础样式的设定，但您可以轻松覆盖这些默认设置以适应自己的需求。此外，在您期望通过点击外部区域使上下文菜单消失时，也可以选择在单击操作下自动隐藏。 入门指南： 以下步骤将帮助您快速地为项目添加vue-context的上下文菜单功能。 安装 使用npm命令进行安装： ``` npm i vue-context ``` 基本用法 首先导入组件，并将其应用到您的Vue应用程序中。 ```javascript import Vue from vue; import VueContext from vue-context; ```
     
  • 获取浏览器中的WebGL上下文：webgl-context
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    本教程讲解如何在网页应用中通过JavaScript访问和配置WebGL渲染环境，详细介绍获取并设置WebGL上下文的方法。 获取一个 WebGLRenderingContext，如果它不存在则返回 null。 ```javascript var gl = require(webgl-context)(); if (gl) { document.body.appendChild(gl.canvas); do something... } ``` 或者，带有选项： ```javascript var gl = require(webgl-context)({ canvas: canvas, // 使用的canvas DOM元素 width: 400, }); ```
     
  • Shape Checker: 解决形状数量与标签数量不匹配问题
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    Shape Checker是一款创新工具，专门解决数据集中常见的形状和标签数量不符的问题。它通过精准校验与调整，确保各数据样本的一致性和准确性，提升机器学习模型的训练效率与效果。 修复损坏的shapefile并解决“形状数量与表记录数不符”的问题需要仔细检查文件中的几何数据和属性表格是否一致，并进行必要的调整或重建以确保两者匹配。这通常涉及使用GIS软件来验证和修正错误，比如通过重新创建索引、手动编辑不正确的条目或者利用专门的修复工具来进行处理。
     
  • MATLAB下的形状特征提取.rar_图像形状与特征分析_matlab形状提取
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    本资源提供了一套在MATLAB环境下进行图像形状特征提取的技术方案和代码实现，涵盖多种形状参数计算方法，适用于图像处理与模式识别的研究。 提取了图像的形状特征，并使用文件自带的测试图在MATLAB 2016上成功运行。
     
  • Context-Adaptive, Lossless Image Coding Based on Context
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    本研究提出了一种基于上下文的无损图像编码方法，通过自适应调整编码策略来提高压缩效率和解压质量。 Context-Based, Adaptive, Lossless Image Coding (CALIC) 是一种用于无损图像编码的技术，它能够根据上下文自适应地调整编码策略以实现高效的压缩效果。