蛇形活动轮廓边界提取源代码

请继续关注进一步的更新，这是一个简化版本。根据http://www.crisluengo.net/index.php/archives/217 实现。

图像分割领域中，蛇（活动轮廓）算法的应用被广泛研究和应用，其在精确轮廓提取中展现出卓越的效果。

MATLAB的图像特征提取经过实用运算后，将图像转换为uint8型，并使用半径为3的圆对图像进行闭操作。

Matlab中的主动轮廓模型是一种用于图像分割的算法，根据图像的特定特征和边界识别过程。这些代码提供了关于如何实现和优化该模型的详细说明。

傅里叶变换提轮廓的技巧，用 MATLAB 做起来还挺顺的。文里先搞了个加了噪声和倾斜项的sin信号，模拟得到位。直接上fft，抓频率，再干掉高频噪声和低频趋势，ifft一还原，轮廓就清爽多了。嗯，过程中像边缘失真这类问题也有讲到，怎么用窗函数、怎么调fftshift这些小技巧都有。适合那种要从乱七八糟信号里提特征频率的场景，比如医学成像或者地震啥的，挺实用的。

CONTOURDATA是用于从轮廓矩阵C中提取轮廓数据的函数。CONTOUR、CONTOURF、CONTOUR3和CONTOURC生成的轮廓矩阵CLABEL，传统上用于创建轮廓标签。S = CONTOURDATA(C)用于提取等高线矩阵中每个轮廓的(x,y)数据对。返回的结构体数组S具有多个字段：S(k).level包含第k条轮廓的高度级别，S(k).numel包含描述第k条线的点数，S(k).isopen表示第k个轮廓是否是开放的，S(k).xdata包含第k条轮廓的x轴数据，S(k).ydata包含第k条轮廓的y轴数据。

matlab 的事件视觉轮廓提取代码，思路蛮新，代码也清晰。用的是 DVS（动态视觉传感器）数据，专门提边界和判断边界属于谁——就像在场景里找到轮廓后，还能告诉你哪边是前景哪边是背景，挺有意思。 核心方法是把事件数据拿来提特征：方向、时间、运动、纹理，啥都有点，而且还训练了一个结构化随机森林来判断边界的位置和所有权。听着复杂？其实用起来还行，核心脚本是batch_extractFeaturesNUM.m，一键跑特征提取。 比较适合做基于事件视觉、生物视觉模拟或边界检测的项目。你要是玩 DVS 这块，推荐你试试这个代码库，逻辑清晰，还带时间整合机制，检测轮廓还挺稳。 另外，下面这些资源也值得一看

这是一款专门用于提取人头部轮廓的Matlab程序。

这是一个数值算法课程项目，利用Epicycles和DFT技术实现。项目基于C＃7.3和.NET Framework 4.7开发，目前仅支持Windows系统。项目包含详细的论文解释（塞尔维亚语）。Epicycles是一种通过将多个圆堆叠在一起来绘制复杂曲线的技术，早在古希腊时代就被提出，并由托勒密进一步发展。DFT技术用于计算复数的幅值和相位，以确定绘制曲线所需的圆的半径和速度。