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基于VC的图像面积、周长计算及阈值分割与轮廓提取程序

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简介：
本软件利用Visual C++开发，实现图像的面积和周长自动计算，并提供阈值分割以优化图像处理效果，同时具备精准的轮廓识别功能。 计算图像的面积与周长以及进行阈值分割和轮廓提取的VC程序。

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  • 基于VC的图像面积、周长计算及阈值分割与轮廓提取程序
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    本软件利用Visual C++开发，实现图像的面积和周长自动计算，并提供阈值分割以优化图像处理效果，同时具备精准的轮廓识别功能。 计算图像的面积与周长以及进行阈值分割和轮廓提取的VC程序。
     
  • 数字图像处理中的阈值分割与轮廓提取算法
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    本研究探讨了数字图像处理中阈值分割和轮廓提取技术，旨在提高图像识别精度及效率。通过优化算法，实现对复杂背景下的目标物体精准定位与分析。 数字图像处理常用算法包括阈值分割、轮廓提取、区域增长和种子填充算法，这些算法可以用C++进行开发。
     
  • 图像分割中的阈值分割与轮廓提取 迭代阈值 峰谷阈值 半阈值 方法 边缘检测 轮廓追踪 种子填充 区域增长技术.rar
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    本资源涵盖了图像处理中关键的技术，包括阈值分割（迭代阈值、峰谷阈值和半阈值方法）、边缘检测以及基于种子填充与区域增长的轮廓提取与追踪。 阈值分割是图像处理中的基础且重要的技术之一，主要用于将图像划分为不同的区域，并根据像素的灰度值将其归类为前景或背景。本压缩包中提供的代码示例涵盖了多种阈值分割方法，包括迭代阀值、峰谷阈值分割和半阈值分割等，以实现更精确地提取图像特征。 1. **迭代阀值**：这是一种动态调整的方法，在多次迭代过程中优化分割效果。每次迭代都会根据前一次的分割结果更新阈值，并在满足预设停止条件（如变化幅度小于特定数值或达到最大迭代次数）时终止。 2. **峰谷阈值分割**：这种方法依据图像直方图来确定分割点，特别适合于背景和前景灰度分布明显的场景。它能较好地应对噪声及光照变化对图像的影响。 3. **半阈值分割**：此方法结合了全局与局部阈值的优点，并考虑像素邻域信息以提高鲁棒性。适用于处理内部存在不均匀光照或复杂纹理的图像。 4. **边缘提取**：常用的边缘检测算法包括Canny算子、Sobel算子和Prewitt算子，它们通过分析梯度强度与方向来定位边界。 5. **轮廓提取**：此过程涉及识别并追踪对象边界的两步操作——边界检测及跟踪。霍夫变换和薄壁模型是常用的轮廓提取方法，能够准确地描绘物体边缘，并排除噪声干扰。 6. **边界跟踪**：这一算法旨在连续追踪图像中的边界像素，确保分割区域的连通性和完整性。常见的跟踪技术包括扫描线法与区域生长法。 7. **种子填充**：该算法从用户指定的位置开始，在符合连接规则（如4-邻域或8-邻域）的情况下将同色或灰度值相近的像素进行填充，适用于封闭区域的处理。 8. **区域生长**：这种方法基于像素间的相似性聚合相邻像素。它通常以一个或多个种子点为起点扩展至具有足够相似性的领域内其他位置。适合于内部结构复杂或者存在大量噪声的情况。 这些技术在计算机视觉、医学图像分析及机器学习等领域发挥着重要作用，而VS2017编译通过的代码示例则提供了一个实践平台，以帮助深入理解和掌握各种图像处理方法。通过调整参数并运行不同场景下的测试案例，开发者可以更好地适应特定需求。
     
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    本MATLAB程序利用图像轮廓信息进行精确的图像分割，适用于多种图像处理任务，为后续分析提供清晰边界。 图像的分割技术在MATLAB中的应用研究
     
  • 基于阈值分割的遥感图像水体提取方法
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    本研究提出了一种基于阈值分割技术的高效遥感图像水体自动识别与提取的新方法，旨在提高复杂背景下的水体检测精度。 完整的程序和图片数据调用可以实现对遥感图像上水体的阈值分割提取。
     
  • Matlab水平集分割代码-SketchTokens: 提取基于轮廓的中层特征及进行图像轮廓分割的工具
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    SketchTokens是一款利用Matlab开发的工具箱，专注于通过提取基于轮廓的中层视觉特征来进行高效的图像轮廓分割。该工具适用于研究和教学用途，为用户提供了强大的水平集方法实现。 水平集分割Matlab代码草图令牌工具箱V0.95提供了用于提取基于轮廓的中级特征以及从图像中进行轮廓分割的功能。该软件包在保持高精度的同时，具有很高的运行速度。此外，相关研究显示，所提取的中间层特征为物体和行人检测提供了额外的信息。 要使用此工具箱，请下载Piotr的图像和视频Matlab工具箱，并安装伯克利细分数据集（BSDS500）。预训练模型可以从指定位置获取。查找stDemo.m文件以了解如何进行代码训练与测试的具体步骤。如果最终决定采用这些代码，建议引用以下论文： [1] Joseph J. Lim, C. Lawrence Zitnick 和 Piotr Dollar，“草图令牌：用于轮廓和对象检测的学习型中级表示”，CVPR2013。 此工具箱遵循简化版的BSD许可协议，并且如果发现任何错误或有任何问题，可以通过电子邮件联系作者。
     
  • 二值图像轮廓提取与跟踪算法研究
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    本研究聚焦于探索并优化适用于二值图像中的轮廓提取及动态跟踪技术，旨在提升目标识别与追踪的准确性和效率。 这段文字可以改写为：介绍二值图像的应用及使用方法，适合刚接触图像处理的人群学习。
     
  • 基于轮廓跟踪的图像轮廓提取(MATLAB)源码
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    本项目提供了一套基于MATLAB环境下的图像轮廓提取与追踪算法实现代码。利用先进的边缘检测和轮廓分析技术，可以有效地识别并跟踪各类图像中的目标边界信息，广泛应用于机器视觉、机器人导航等领域。 这段文字描述的是用于提取图像轮廓的MATLAB源代码集合，包含了五个独立且可运行的程序文件，并采用轮廓跟踪算法实现功能。
     
  • 基于轮廓跟踪的图像轮廓提取(MATLAB)源码
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    本源码利用MATLAB实现基于轮廓跟踪技术的图像轮廓自动提取，适用于目标识别、特征提取等领域，为相关研究与应用提供便捷工具。 这段文字描述了一组用于提取图像轮廓的MATLAB源代码，这些代码基于轮廓跟踪算法编写，并且可以正常运行。共包含5个独立的源代码文件。
     
  • 基于轮廓跟踪的图像轮廓提取(MATLAB)源码
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    本项目提供了一套基于MATLAB实现的图像轮廓提取及跟踪算法的源代码。通过先进的边缘检测和曲线拟合技术，准确地识别并追踪图像中的关键轮廓信息。适用于科研、教育与工程实践等多个领域的需求。 这段文字描述了一组用于提取图像轮廓的MATLAB源代码，共有五个程序，并且这些代码都是正确可运行的。