很抱歉，前面推导三种边缘检测算子我不是很满意就发出去了，现在以我的知识储备看他们还是有着很大的问题，我潜下心的找资料，看视频，就是为了将我的基础打牢，所以，我在这一篇当中好好的抠细节，毕竟从实际的应用上来说，这是我的学习笔记，再怎么也不能糊弄自己。目录原理Sobel检测算子Laplacian算子算子比较原理边缘检测是图像处理和计算机视觉当中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点
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2023-11-20 11:55:03
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1 原理边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。边缘的表现形式如下图所示： 图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。有许多方法用于边缘检测，它们的绝大部分可以划分为两类：基于搜索和基于零穿越。基于搜索：通过寻找图像一阶导数中的最大值来检测边界，
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2023-10-03 19:13:13
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引言 在对图像的处理中，我们常常需要识别图像中的边缘：列如在自动化驾驶中，需要对道路的边线进行识别检测；在特征提取的时候，我们也需要识别出特定物体的边缘，方便后续进行特征提取。边缘检测是图像处理中的重要一环，本篇文章将围绕边缘检测进行讨论。1、边缘检测的原理
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2023-12-11 15:56:33
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一．实验设备 计算机，MATLAB软件 二．实验目的 1.理解并掌握图像的边缘检测的原理。 2.学习使用matlab对图像进行边缘检测的操作。 三．实验原理 图像中包含的对象的边界所在位置的集合就是边缘。物体的边缘可以通过灰度值的突变，颜色的突变，纹理结构的突变等来有计算机识别。从本质上说，边缘就相当于是两个区域相交的地方。图像的边缘信息在生活中尤为重要，在图像分析和人的视觉中起着图像识别的作用，
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2023-08-17 20:22:19
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目录一、Sobel算法1、算法概述2、主要函数二、C++代码三、python代码四、结果展示1、灰度图2、X方向一阶边缘2、Y方向一阶边缘3、整幅图像的一阶边缘五、相关链接 一、Sobel算法1、算法概述 Sobel边缘检测算法比较简单，实际应用中效率比canny边缘检测效率要高，但是边缘不如Canny检测的准确，然而在很多实际应用的场合，sobel边缘却是首选，Sobel算子是高斯平滑与微
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2023-12-28 19:45:59
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# Android 图片边缘检测
边缘检测是计算机视觉中的一项重要技术，主要用于识别图像中物体的轮廓。它通过检测图像中亮度变化显著的区域，帮助我们提取出主要的结构信息。在 Android 开发中，利用边缘检测技术可以实现许多功能，例如图像处理、特效添加等。本文将介绍如何在 Android 平台上实现简单的边缘检测，并提供一些代码示例。
## 边缘检测原理
边缘通常是图像中亮度变化显著的地方，
原创
2024-09-18 05:56:34
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近几年，随着边缘计算与AI的结合，边缘AI逐渐成为新的智能转型手段，因其流量占用小、时延低、隐私性强等特点，可以与传统云计算形成组合拳。边缘端现场实时处理与响应，保留重要数据回传云端，这种组合方式可以加速传统行业智能化升级的落地，在各行各业具有广泛的应用前景。 智慧交通 随着城市交通智能化的发展，各种终端数量的增加，对海量信息实时处理的需求也显著增加。比如交通监控摄像头，单个路口的高清摄像头每天就
数字图像处理实验内容边缘检测:本次实验,我一共使用了三种方法进行边缘检测,分别是使用sobel算子进行基本边缘检测,Marr-Hildreth边缘检测算法,以及Canny边缘检测算法.其中Marr-Hildreth算法可能由于个人实现的问题在给定的这组图片集上表现不佳,故在此只对另外两种方法进行分析Sobel算子基本边缘检测 (BasicEdgeDetection.m)基本边缘检测的思想很简单,只
# Android 边缘检测库简介
边缘检测是计算机视觉中的一个重要任务，通常用于图像处理、物体识别和图像分析。对于 Android 应用开发者来说，利用边缘检测库，可以帮助他们将这一功能集成到应用中，从而提升用户体验。本文将介绍 Android 中的一些边缘检测库，并提供实例代码。
## 边缘检测的基本概念
边缘检测是识别图像中亮度变化最剧烈的区域。常见的边缘检测算法有 Canny、Sob
一：边缘检测步骤1）滤波：边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数通常对噪声很敏感，因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。常见的滤波方法主要有高斯滤波，即采用离散化的高斯函数产生一组归一化的高斯核（具体见“高斯滤波原理及其编程离散化实现方法”一文），然后基于高斯核函数对图像灰度矩阵的每一点进行加权求和（具体程序实现见下文）。 2）增强：增强边缘的基础是确定
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2023-07-28 13:49:13
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图像处理算法中，边缘检测是非常有用的。。对提取目标区域特别有用。所研究的数字图像的边缘，一般都在像素值较为剧烈的区域 。利用边缘检测算法可在大幅降低图像的同时，保留图像的系统结构特性。因此边缘检测算子也可在视为一种“滤波算法”，只保留了图像的边缘结构信息。 边缘检测算子一般分为三个步骤。&nb
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2023-07-26 21:55:38
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图像边缘是图像最基本的特征，所谓边缘(Edge) 是指图像局部特性的不连续性。灰度或结构等信息的突变处称之为边缘。例如，灰度级的突变、颜色的突变,、纹理结构的突变等。边缘是一个区域的结束，也是另一个区域的开始，利用该特征可以分割图像。 而且边缘检测算法应用面非常广，遍及很多领域，是入门计算机视觉(Computer vision)学习一个非常好的途径，又与我下周需要交的数字图像处理的实验报告
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2023-11-19 08:20:32
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1 图像边缘 OpenCV 之 图像平滑 中的“平滑”，从信号处理的角度看，是一种"低通滤波"，图像边缘是 像素值变化剧烈 的区域 (“高频”)，可视为一种 "高通滤波"，对应的场景如下： 1) 深度的不连续 (物体处在不同的物平面上) 2
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2023-07-27 22:08:52
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边缘检测 - Edge Detection总览边缘(edges)基于梯度 (gradient)的边缘检测检测不连续性(detection of discontinuities)1D2D梯度强度阈值 (threshold)噪声影响其他算子(不同核)基于零交叉(zero-crossing)的边缘检测更高阶的导数Laplacian of a Gaussian (LoG)边缘细化和链接(edge thi
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2024-06-03 21:38:00
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概述边缘检测， 针对的是灰度图像， 顾名思义，检测图像的边缘， 是针对图像像素点的一种计算， 目的是标识数字图像中灰度变化明显的点。(周围灰度急剧变化的像素的集合，这个突变的就是变化率最大的地方，即一阶导数最大的地方)图像的边缘检测，在保留了图像的重要结构信息的同时，剔除了可以认为不相关的信息，大幅度减少了数据量，便于图像的传输和处理。 sobel边缘检测算子、Robert边缘检测算子等为典型
说明共用了两种方法进行检测
方法1: 使用opencv的canny进行边缘检测，在此之前先变灰和加入高斯模糊方法2: 对图片二值化，随后找到关键点，并在空白画板画关键点代码import cv2 as cv
import numpy as np
# 读路径下的图片
img = cv.imread("./cat.jpg")
# 创建纯黑画板
blank = np.zeros(img.shape, dt
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2023-07-07 23:34:00
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边缘检测原理边缘检测（Edge Detection）是图像处理和计算机视觉中的基本问题，其目的在于标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。边缘的表现形式如下图所示： 图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可看作不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。边缘检测的方法可大致划分为两类： 1）基于搜索：通过寻找图像一阶导数中的最大值和最小值来检测边界，通
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2023-06-07 16:54:51
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文章目录1 边缘检测原理2 Sobel算子和Scharr算子2.1 Sobel算子2.2 Scharr算子3 Laplacian算子4 canny算子 学习目标： 了解Sobel算子，Scharr算子和拉普拉斯算子 掌握canny边缘检测的原理及应用 边缘检测之后获取得到二值图像 1 边缘检测原理定义： 标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反应了属性
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2023-12-07 12:39:47
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# Android OpenCV 纸张边缘检测教程
在这篇文章中，我将指导你如何在Android应用中使用OpenCV进行纸张边缘检测。我们将通过简单的步骤实现这一功能，本教程适用于刚入行的初学者。
## 整体流程
首先，我们将整个流程拆分为几个步骤，方便你理解整个实现过程。
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 | 配置Android Studio和Ope
原创
2024-09-04 06:21:21
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一、重点边缘检测基本思想边缘检测算子Canny 算子的基本思想及实现步骤二、基本思想边缘检测的本质是微分，如下图所示：将图像的灰度值进行一阶微分可以得到灰度变化梯度，二阶微分可以得到图像灰度变化极值点，由于图像中灰度值常是不连续的，所以采用差分，差分和微分的本质是一样的。三、边缘检测算子（1）robert 算子卷积核robert 算子是将对角方向相邻的两个像素之差，边缘定位较准，但是对噪声敏感，本
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2024-02-29 15:38:50
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