形狀分析是研究如何通過計算機視覺技術來理解和描述物體形狀的一門學科。它主要關注於如何從圖像中提取有關物體輪廓或表面的重要信息，並利用這些信息來學習、匹配、重構和利用感興趣的形狀。形狀分析涉及到的技術包括邊緣檢測和圖像分割，這些技術能夠幫助提取關於景物的形狀信息。輪廓是形狀分析中的一個重要概念，它可以通過邊緣序列表或曲線來表示。輪廓可以是斷開的或封閉的，封閉輪廓對應於區域的邊界，而斷開的輪廓可能是區域邊界的一部分或圖像線條特徵。
在形狀分析中，輪廓表示的評價標準包括有效性、精確性和緊湊性。有效的輪廓表示應適合於後處理階段的計算。決定輪廓表示精確性的主要因素包括用於輪廓建模的曲線形式、曲線擬合算法的性能和邊緣位置估計的精度。輪廓的最簡單表示形式是邊緣有序表，但這種表示的精度取決於邊緣估計的精度，且表示的緊湊性較差。為了提高精確度和經濟性，通常使用適當的曲線模型來擬合邊緣，這樣可以減少邊緣位置誤差，並為後處理提供更簡單、更緊湊的表示。
形狀分析的套用非常廣泛，可以用於分析社交網路中的關係、網路威脅檢測，以及根據共同偏好識別潛在買家等。