图像边界提取工具
功能介绍
基于OpenCV形态学变换的图像边界提取工具，能够自动识别并提取图像中物体的轮廓边界。
主要特点
- 🖼️ 拖拽上传 - 支持拖拽或点击选择图像文件
- ⚡ 实时处理 - 参数调节后300ms内自动更新结果
- 🔄 实时预览 - 原图与处理结果并排对比显示
- 💾 一键下载 - 处理完成后可直接下载PNG格式结果
- 📱 响应式设计 - 适配桌面和移动设备
支持格式
- 输入：JPG、PNG、BMP、GIF等常见图像格式
- 输出：PNG格式的黑白边界图像
启动参数
| 参数名称 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|
| 启动端口号 | 数值输入 | 12080 | Web服务器端口，建议12000以上 |
| 自动打开浏览器 | 开关 | 开启 | 启动后是否自动打开浏览器 |
处理参数
| 参数名称 | 范围 | 默认值 | 作用 |
|---|
| 二值化阈值 | 1-255 | 20 | 控制图像二值化的分割点，影响边界检测精度 |
| 内核大小 | 3-15 | 5 | 形态学操作的内核尺寸，影响边界粗细 |
| 膨胀迭代次数 | 1-5 | 1 | 边界扩张程度，增加可使边界更粗 |
| 腐蚀迭代次数 | 1-5 | 1 | 边界收缩程度，增加可使边界更细 |
使用步骤
- 启动工具 - 运行脚本，浏览器自动打开工具页面
- 上传图像 - 拖拽图像文件到页面或点击选择文件
- 调节参数 - 滑动右侧参数滑块，实时查看处理效果
- 下载结果 - 满意后点击"下载结果"保存图像
算法原理
- 灰度转换 - 将彩色图像转换为灰度图像
- 二值化处理 - 根据阈值将图像转换为黑白二值图像
- 形态学操作 - 对二值图像进行膨胀和腐蚀操作
- 边界提取 - 计算膨胀图像减去腐蚀图像得到边界
- 结果输出 - 生成边界轮廓的黑白图像
适用场景
- 图像预处理 - 为计算机视觉项目提取物体轮廓
- 边界检测 - 检测图像中物体的边界线条
- 轮廓分析 - 分析物体形状和轮廓特征
- 图像分割 - 辅助图像分割和目标识别
参数调节建议
- 清晰图像 - 阈值可设置较高（50-100）
- 模糊图像 - 阈值应设置较低（10-30）
- 细节丰富 - 使用较小内核（3-5）
- 简单形状 - 可使用较大内核（7-15）
技术要求
- Python版本 - 3.11.0+
- 依赖库 - opencv-python、numpy、Pillow
- 运行环境 - Windows 11
- 网络端口 - 需要12000以上可用端口
注意事项
- 不同图像的最佳参数不同，需要根据实际效果调节
- 内核大小建议使用奇数值（3、5、7、9等）
- 处理大尺寸图像时可能需要较长时间
- 建议在处理前适当调整图像大小以获得更好效果