[图像] 上下文形状描述符

       使用canny算子提取边界点。

       首先用高斯平滑去噪，然后进行边缘检测，这里使用了一阶差分卷积模板：

      

       得到了水平竖直方向两个边缘检测图像，对这两个图像计算梯度即得到最终的结果。

       检测最终的结果在横纵向上是否超过一定阈值，如果超过则为边界点，也称极值点。

    

        计算极值点的方向（y/x），并且规整到0,45,90,135四个方向中。

        对每个极值点按照对应的方向检查其相邻像素点是否是极值点，不是则置为0。

 

        设置高阈值和低阈值，以梯度超过高阈值的像素点为开头，并沿着其方向，以梯度超过低阈值的像素点为中间像素，直到又一个梯度超过高阈值的像素点截止。

    

        以边界点为中心，将以上图像转换到极坐标空间，然后将其均分为8个方向，每个方向分为四份（步长log2r），得到32bin，计算每个bin内的像素点个数。

        最终得到的shape context为32Xn大小的矩阵。