轮廓跟踪和边缘检测有什么区别?

轮廓跟踪和边缘检测都是图像处理中的技术，但目的不同。边缘检测找出图像中亮度变化明显的线条，而轮廓跟踪则是沿着这些线条完整地勾勒出物体的边界。前者关注局部特征，后者关注整体形状。

区别

边缘检测：通过计算像素点周围灰度值的差异，快速定位图像中的边界线。它生成的是零散的线条片段，不连接成完整形状。比如在一张照片中，它能找出人物脸部的轮廓线，但不会把这些线连起来形成一个完整的脸。这种方法计算量小，适合快速分析图像结构。

轮廓跟踪：在边缘检测的基础上，将分散的线条连接成闭合的边界。它会沿着物体的外边缘一步步追踪，最终形成一个完整的轮廓。比如在识别硬币时，它能精确画出圆形的边界，而不仅仅是几段弧线。这种方法更准确，但计算量较大，需要先检测边缘再进行连接处理。