在CDR里面如何才能得到一张图片的外轮廓?

在计算机视觉领域，获取一张图片的外轮廓是一项基础任务。通常，我们需要利用轮廓检测算法来提取图片中的边界信息。轮廓检测算法可以基于边缘检测、区域增长等多种方法实现。其中，边缘检测方法是一种常用的技术，它首先通过图像预处理步骤如高斯滤波，去除噪声，然后使用梯度算子，如Sobel算子，检测图像边缘。

打开CorelDraw（CDR）X4软件。在CDR中导入你想要提取轮廓的图片，例如一个LOGO。进行位图描摹：选中导入的图片。在菜单栏或工具栏中找到“描摹位图”功能，并点击“快速描摹”。这一步的目的是将位图转换为矢量图，从而能够提取其轮廓。

给图片加轮廓： 对于单张矢量图： 步骤一：鼠标右键点击图片右侧的颜色块，此时会出现轮廓颜色的选项。 步骤二：选择想要的轮廓颜色。 步骤三：左键单击调色板上边的第一个“X”符号以取消填充，此时图片将只显示外轮廓。

选中要描边的图形和文字后，按键盘上的【F12】，打开【轮廓笔】设置窗口。设置好轮廓的颜色和宽度后，轮廓【位置】选择【外部轮廓】。勾选【随对象缩放】和【填充之后】，最后点击右下角的【OK】，外轮廓描边就设置好了。

首先我们打开CDR，然后我们在点击左边文本展开工具栏-文本在页面上输入文字内容，然后调整大小、字体、颜色等然后我们在点击上方菜单栏的效果-轮廓图可以设置轮廓应用在中心、内部、外部设置轮廓色、填充色。颜色更改速度，设置好后，点击应用即可应用到中心的轮廓图。

这种描边轮廓步骤如下：打开CorelDRAW并导入或创建要应用外轮廓描边的位图。选中位图，点击鼠标右键，将鼠标移动至“轮廓描摹”，右侧弹出六个选项，选择适合的描摹方式。对原图像进行线条图轮廓描摹处理，将“移除整个图像的颜色”勾上，点击“确定”。

从事计算机视觉必知的「大牛」有哪些?

1、复旦大学图像与智能实验室主要研究领域包括人工智能，图像处理，计算机视觉，信息安全等基于生物视觉的感知和认知结合的学习模型及其在脑型机器人上的应用，应用领域包括工业视觉、智能机器人、智能安防、生物医学影像识别。

AI常见的目标识别方法

AI相机的使用方法相对简单，主要依赖于其内置的AI技术。以下是AI相机的具体使用方法及特点：对准目标自动拍摄：用户只需将AI相机对准想要拍摄的目标，相机即可自动进行拍摄参数的调整。依赖AI技术识别与优化：AI相机内置深度学习算法，能够识别各种场景、光线条件和拍摄对象。

AI在尺寸标注方面的应用方法多种多样，依据不同的应用场景，主要可以归纳为以下两种常见方式：首先，基于图像识别的尺寸标注方法，通过图像识别技术，AI能够自动识别出目标物体，并精确测量出其尺寸，随后在图像上进行标注。这种方法广泛应用于需要对物体进行精确测量和标注的场景，例如工业制造、医疗影像等。

调研消费者需求：通过调研消费者需求，了解消费者对产品的期望，并结合自身产品特点，确定品牌定位。识别目标市场：通过分析目标市场的人口结构、经济能力、消费习惯等因素，确定品牌定位。制定品牌愿景：通过品牌愿景，即品牌未来的理想状态，确定品牌定位。

形成连续的线条。细化则是为了去除多余的点，使轮廓线更加简洁明了。这一步的结果就是得到图像的轮廓线。综上所述，AI通过图像预处理、应用边缘检测算法以及轮廓线提取和细化等步骤，能够快速准确地提取图片的轮廓线。这一过程在图像处理、计算机视觉等领域有广泛的应用，如图像压缩、目标识别等。

目标检测系列(一):R-CNN

Faster R-CNN的步骤：时间上的对比： Faster R-CNN最快并且能用作实时目标检测 之前几种算法的缺点： 产生region的时候没有纵览整幅图。其实图的某些部分有更高的可能性包含物体。

从RCNN到SSD的目标检测算法盘点如下： RCNN系列 RCNN：利用约2000个候选区域进行目标检测，通过选择性搜索方法生成候选区域，然后对每个候选区域进行特征提取和分类。这种方法显著减少了计算量，但处理速度相对较慢。 Fast RCNN：通过共享特征提取层，对多个候选区域进行同时处理，从而加速了检测过程。

在 RCNN 系列中，SPPNet 是在众多改进算法中的一个关键里程碑。它对 RCNN 的基本流程进行了优化，显著提升了检测速度与精度。

总的来说，上述 R-CNN 的训练是分多步走的：先是 fine-tuning 一个 CNN 得到 feature vector，然后训练 SVM 进行分类，最后还要再训练一个线性回归环节预测 bounding box 的调整。 Fast R-CNN 的改进是不再使用独立的 SVM 和线性回归，而是统一用 CNN 将这三个环节整合起来。

two stage 代表：R-CNN系列，SPPNet（特点：检测精度高，但检测速度慢）在论文中作者去探讨了造成one stage精度低的原因，发现在训练密集目标检测器的过程中出现了严重的foreground-background类别不平衡。

一幅图像中的多个物体用什么算法识别出来

相比之下，机器学习的图像识别使用算法从样本数据集中学习知识，深度学习尤其流行，通过多个隐藏层的模型，深度学习仅需少量样本，但需要数据注释。图像识别系统的核心步骤包括机器学习图像识别、用于图像识别的机器学习模型、用于图像识别的深度学习模型、流行图像识别算法等。

分类过程则依赖于分类算法。常见的分类算法包括支持向量机（SVM）、决策树和随机森林等。这些算法可以将图像特征与预定义的类别进行比较，从而实现分类。除了聚类和分类，还有一些其他的技术和方法用于图像识别，例如深度学习中的卷积神经网络（CNN）。

机器视觉的算法包括以下几种： 特征提取算法 这是机器视觉中的基础算法之一。特征提取的目的是从图像中识别出有意义的信息，如边缘、角点、纹理等。常用的特征提取算法包括SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速鲁棒特征）、HOG（方向梯度直方图）等。

图像识别的基本原理：图像识别技术主要依赖于先进的算法和模型。这些模型能够学习并识别图像中的特定模式或特征。通过大量的图像数据训练，模型可以逐渐学会识别不同物体、场景或图案。 图像识别的应用领域：图像识别技术在多个领域都有广泛的应用。

图像识别的算法主要包括以下几种：卷积神经网络：作用：作为深度学习的基石，CNN通过标记数据的精妙训练，使机器能够学会识别物体的细微差别。特点：在细分类别识别中，CNN的准确性令人瞩目，甚至超越了人类的直觉。YOLO：作用：以其一次性处理的高效性，挑战了速度与精确性的平衡。

Haar特征（哈arr特征）：Haar特征是通过计算图像中特定形状的特征模板的像素值差来提取的。Viola和Jones在1991年提出了一种基于Haar特征的人脸检测算法，该算法使用不同大小和形状的特征模板来捕捉人脸的灰度变化。