查找非二值图像的轮廓

Question

我目前正试图围绕计算图像轮廓的想法。存在许多不同类型的算法。有人说轮廓应该在边缘检测之后应用。有信息表明可以在灰度图像上计算轮廓，而其他信息则只说二值图像。我正在寻找在彩色图像上进行轮廓跟踪的过程。我想了解更一般的概念：

是否首先从要检查的自然图像中“切出”对象？

在对象为剪影格式的情况下，图像是否需要二进制？

将图像转换为二值图像时会丢失很多数据，如何补偿？

物体在自然场景的栖息地是如何被识别的？

任何指向文档或个人知识的链接将不胜感激！我似乎找不到关于这些概念的太多信息。此外，如果有一个具有出色文档的特定轮廓算法，链接将非常有帮助。谢谢！

Answer 1

我终于意识到我把两个密切相关的概念混在一起了，这引起了一些混乱。边界追踪和寻找轮廓是有区别的。在边界追踪中，我发现是的，要追踪的对象需要是二值图像。如果对象是自然场景的一部分，则应将其从自然场景中移除并单独处理。描出边界后，结果就是对象的轮廓（只是图像的轮廓，仅此而已）。就对象内的边缘而言，一些边界跟踪算法会考虑边缘，而另一些则不会。这只是寻找轮廓的一种方法。

我的目标是创建包含缺失边界的图像轮廓（解决计算机视觉问题和完形闭合原理）。边界追踪不会解决此问题。相反，我查看了一个活动轮廓模型（蛇），它允许创建新边界并根据图像中的能量勾勒现有边界。这满足了我找到图像轮廓以及关闭打开边框的目标。