在 Igor Pro 中提取圖像輪廓并進行邊緣分析，通常用于材料、圖像處理、微觀結構分析等科研任務。

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一、圖像預處理

導入圖像數據

將圖像以二維 wave 格式導入（如從 SEM、CCD 等設備采集或圖像文件加載）。

LoadImage/P=yourPath yourImageFile

灰度化（如非灰度圖像）

若圖像為彩色，可以先將其轉換為灰度形式（使用通道平均或亮度加權）。

平滑或降噪（可選）

使用卷積濾波、均值或高斯濾波進行去噪處理，提升輪廓提取效果：

ImageFilter/Gauss sigma=1 imageWave

二、圖像二值化

將圖像轉換為黑白（0-1）形式，常用方法包括：

使用閾值分割：

ImageThreshold/O imageWave, binaryWave, level=0.5

或使用自動閾值算法（如 Otsu）：

AutoThreshold imageWave, binaryWave

生成二值圖像后，0 表示背景，1 表示前景（待檢測對象）

三、邊緣檢測

使用梯度法檢測邊緣（如 Sobel、Prewitt）

ImageEdgeDetect/Sobel binaryWave, edgeWave

得到邊緣圖像后，非零像素表示邊界區域

四、輪廓提取與分析

提取邊界點坐標

使用 ImageMorphology 工具或自定義掃描方法，提取所有邊緣點的 (x,y) 坐標，常見方法包括：

掃描 edgeWave 的值為 1 的點，將其坐標存儲到兩個 wave 中，如：

Make/N=(n) xEdge, yEdge

擬合輪廓形狀

可以擬合邊緣點為線段、曲線或用多邊形描述，以計算：

輪廓周長（邊長累加）

面積（如使用格林公式或像素計數法）

圓度、長寬比等形狀因子

五、統計分析

對提取的輪廓數據進行分析：

統計多個輪廓的特征值（例如圖像中多個粒子）

繪制直方圖展示面積、周長分布

使用 Stats 函數計算均值、標準差等指標

六、可視化

使用 AppendToGraph 將原圖與輪廓點疊加顯示

或使用 ImagePlot 與點疊加方式呈現邊緣位置

七、可擴展功能

可結合 Igor Pro 的編程能力實現：

自動處理多張圖像

滑塊切換不同閾值或邊緣參數

使用 Igor GUI 控件創建可交互的輪廓檢測工具

以上是深圳市理泰儀器有限公司小編為您講解的如何用Igor Pro提取圖像輪廓并進行邊緣分析的介紹，想要咨詢Igor軟件其他問題請聯系15301310116（微信同號）。