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。有人说边缘检测后应该应用轮廓。有信息表明轮廓可以在灰度图像上计算，而其他人只说二进制图像。我想找出彩色图像上的轮廓追踪过程。我想要了解更一般的概念：
首先是对象＆＃34;切出＆＃34;从要检查的自然图像？
对象是否为轮廓格式时，图像是否需要为二进制？
将图像转换为二进制图像时可能会丢失大量数据，这是如何补偿的？
如何在自然场景的栖息地中识别物体？
非常感谢任何文档或个人知识的链接！我似乎无法找到有关这些概念的更多信息。此外，如果存在具有出色文档的特定轮廓算法，则链接将非常有用。谢谢！
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我终于意识到我正在将两个密切相关的概念混合在一起，这引起了一些混乱。边界追踪和寻找轮廓之间存在差异。在边界跟踪中，我发现是的，想要跟踪的对象需要是二进制图像。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。跟踪边界后，结果是对象的轮廓（只是图像的轮廓，仅此而已）。对于对象内的边缘，一些边界跟踪算法考虑边缘，而其他边缘跟踪算法则不考虑边缘。这只是寻找轮廓的一种方法。
我的目标是创建一个包含缺失边界的图像轮廓（解决计算机视觉问题和格式塔关闭原则）。边界跟踪将不解决此问题。相反，我查看了一个活动的轮廓模型（蛇），它将允许创建新的边框，并根据图像中的能量概述现有的边框。这满足了我找到图像轮廓以及关闭打开边框的目标。