边界轮廓

这份MATLAB代码专门用于从医学图像中提取轮廓，是进行精确轮廓分析的关键工具。

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

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。

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边界跟踪程序要求输入二值图像，通过处理输出边界点的坐标。

该方法能够在给定的轮廓值上，无需插值，直接跟随图像边缘绘制矩阵的轮廓线。虽然与轮廓功能有所区别，但其语法相似，为用户提供了一种简便的轮廓绘制选择。

提供包含省名称、ID、边界经纬度的全国省级边界矢量数据。

中国地图的前端开发少不了个靠谱的省界数据。中国各省边界 geojson.json这个资源就挺实用的，结构清晰，用起来也顺手。适合做地图可视化，用在 ECharts 里效果也不错。 GeoJSON 格式的数据，直接拿来用，省了不少预的麻烦。你只需要用 echarts.registerMap 注册一下就能渲染出来。像省份级联、区域选中这类功能，都挺好操作的。 数据精度比较适中，边界线也不毛糙，不管你是做交互热力图，还是静态地图展示，这个都能应付。关键是用的人多，社区里能找到不少现成的例子。 想要更深入研究，还可以看看下面这些相关文章，像CN-border-L1 中国国界省界数据和ECharts 中

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。

CONTOURSPLINE(X,Y,Z,N)创建具有N个等高线级别的等高线图，将Z值视为XY平面上的高度。X和Y是定义X轴和Y轴的向量，长度分别为size(Z,2)和size(Z,1)。CONTOURSPLINE(X,Y,Z,V)在给定的层级V上绘制轮廓。注意，CONTOURSPLINE可用于平滑轮廓，但不能解决数据质量问题。