如何获得检测到的图像的轮廓(使用cnn对象检测)而不是矩形框？

要获得检测到的图像的轮廓而不是矩形框，可以使用CNN（卷积神经网络）对象进行图像分割。图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程，其中包括轮廓提取。

以下是一种常见的方法，可以用于获得检测到的图像的轮廓：

1. 数据准备：首先，准备一组带有标记的图像数据集，其中包含图像和相应的轮廓标记。这些标记可以是像素级别的标记，即每个像素都被标记为属于某个轮廓或不属于任何轮廓。
2. 模型训练：使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），构建一个卷积神经网络（CNN）模型。该模型应该包含适当的卷积层、池化层和全连接层，以便对图像进行特征提取和分类。使用准备好的数据集对模型进行训练，以学习图像的轮廓特征。
3. 图像分割：使用训练好的CNN模型对待检测的图像进行推理。将图像输入到模型中，并获取模型的输出。输出应该是一个与输入图像大小相同的矩阵，其中每个像素都表示该像素属于哪个轮廓。
4. 轮廓提取：根据模型的输出，可以使用图像处理算法（如连通区域分析、边缘检测等）来提取图像的轮廓。这些算法可以根据像素的连通性和强度变化来确定轮廓的位置。

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