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如何在2D图中绘制每个轮廓与其他轮廓之间的距离？

在2D图中绘制每个轮廓与其他轮廓之间的距离可以通过以下步骤实现：

轮廓检测：使用图像处理算法（如Canny边缘检测、Sobel算子等）对输入的2D图像进行轮廓检测，得到每个轮廓的像素坐标。
轮廓距离计算：对于每个轮廓，可以使用欧氏距离或其他距离度量方法计算它与其他轮廓之间的距离。可以遍历所有轮廓对，并计算它们之间的距离。
距离可视化：将计算得到的轮廓距离可视化到2D图中，可以使用不同的颜色或线条粗细表示距离的大小。可以使用图像处理库（如OpenCV）提供的绘图函数来实现。
应用场景：这种轮廓距离计算在计算机视觉领域中有广泛的应用，例如目标识别、形状匹配、图像分割等。通过计算轮廓之间的距离，可以量化不同轮廓之间的相似性或差异性，从而实现对图像中不同目标或区域的分析和处理。

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浮雕建模软件_自建房设计软件

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基于图像的单目三维网格重建

与标准光栅化器只选择观察方向上最接近的三角形的颜色不同，作者提出所有三角形对每个渲染像素都有概率贡献，这可以在屏幕空间上建模为概率图。...但是，这些渲染器通常都是为特殊目的而设计的，因此不能推广到其他应用中。在这篇文章中，作者主要研究一个通用的可微绘制框架，它能够直接使用可微函数来绘制给定的网格，而不仅仅是逼近后向梯度。...为了估计像素Pi处Dj的概率，函数需要同时考虑Pi与Dj之间的相对位置和距离。为此，在像素Pi处定义Dj如下所示： ?...其中zij表示fi上3D点的标准化反深度，其2D投影为Pi；ε是一个小常数以启用背景色，而γ控制聚合函数的锐度作者进一步探讨了轮廓的聚合函数，其中，对象的轮廓与其颜色和深度图无关。...因此，提出了一个基于二进制占有率的轮廓专用聚合函数AO： ? 直观地说，上述公式将轮廓建模为至少有一个三角形覆盖像素pi的概率 4.与以往工作的比较： ?

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