1 图像边缘 上一篇 OpenCV 之 图像平滑 中，提到的图像平滑，从信号处理的角度来看，实际上是一种“低通滤波器”。素值变化剧烈的区域 (“高频”)，故可将边缘检测视为一种 “高通滤波器”。 现实中，对应于像素值变化剧烈的情况如下： 1) 深度的不连续 (物体处在不同的物平面上)
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2024-06-20 07:14:26
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opencv实现了一些边缘检测算法的函数，定型的是Canny(),Sobel(),Laplacian();边缘算子在图像识别及检测中是一个很重要的方法，在人类识别物体时也多依赖边缘轮廓，因为在一般情况下边缘特征不受光照影响；同样图像只剩边缘后像素量也会极大减少，这样对于处理是有益的。至于算子的算法和原理大家可以找专业资料研读一下，大部分根据图像梯度特征来寻找边缘；话不多说，下面看代码：//图像边缘
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2023-11-23 16:08:02
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# 图像矩形卡片边缘检测的实现指南
在计算机视觉领域，边缘检测是一个非常基本而重要的技术。它的应用范围十分广泛，如图像处理、对象识别等。本文将指导你如何使用JavaCV库来实现图像矩形卡片的边缘检测。我们将通过一系列步骤来完成这个任务，并使用代码示例来深入理解每一步的实现过程。
## 整体流程
在开始之前，我们可以先简单了解一下实现过程。以下是实现图像矩形卡片边缘检测的流程：
| 步骤
原创
2024-10-21 06:22:36
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1． 用OpenCV验证常用边缘检测方法，public class EdgeDetection { private final static String path=System.getProperty("user.dir")+"\\catton.jpg"; static{ platformUtils.loadLibraries(); } public st...
原创
2022-08-04 22:12:07
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# 使用 JavaCV 进行边缘提取的示例
## 概述
JavaCV 是一个 Java 绑定的 OpenCV 库，可以帮助我们进行图像和视频处理。在这一篇文章中，我们将实现图像的边缘提取，核心流程包括以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 创建 JavaCV 项目 |
| 2 | 导入必需的库 |
| 3 | 读取图像 |
| 4
原创
2024-09-16 06:47:02
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扫描文档。读完本文后，你将掌握：- 基于Canny边缘检测算法提取文档轮廓- 使用轮廓逼近技术识别四边形文...
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
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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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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目录一、边缘检测概念二、Sobel算子1.描述：2.方法：3.Sobel算子的应用： 三、Laplacian算子1.描述：2.应用：四、Canny边缘检测1.原理：2.应用： 一、边缘检测概念1.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，往往以轮廓的形式表现出来2.分类：边缘检测大幅度减少了数据量，删除了不相干的信息，保留图像重要的结构
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2023-09-04 14:24:35
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# JavaCV检测图像：使用计算机视觉技术进行图像分析
在当今数字化时代，计算机视觉技术的发展日新月异，为我们提供了更便捷、更高效的图像处理方法。其中，JavaCV作为一种基于Java的计算机视觉库，为开发者提供了丰富的图像处理功能。本文将介绍如何使用JavaCV来检测图像，并通过代码示例来演示整个过程。
## 什么是JavaCV？
JavaCV是一个基于Java的计算机视觉库，它是对Op
原创
2024-06-26 07:24:21
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Canny边缘检测 Canny的目标就是找到一个最优的边缘检测算法，具体含义： 1.最优检测：算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘，漏检真实边缘的概率和误检非边缘的概率都尽可能小 2.最优定位准则：检测到的边缘点的位置距离实际边缘点的位置最近，或者是由于噪声影响引起检测出的边缘偏离物体的真实边缘 ...
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2021-09-14 08:11:00
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1.边缘检测用于表示图像中连读明显的点 边缘检测分为两种：一种是基于搜索，另外一种是基
原创
2022-10-21 10:12:09
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边缘检测的一般步骤： 最优边缘检测的三个评价标准：低错误率：表示出尽可能多的实际边缘，同时尽可能地减少噪声产生的误报；高定位性：标识出的边缘要与图像实际边缘尽可能接近；最小响应：图像中的边缘只能标识一次，并且可能存在的图像噪声不应被标识为边缘。 示例程序：1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 4 u
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2018-09-19 16:14:00
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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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返回Opencv-Python教程Canny图像梯度 反映的是图像像素值的变化过程，不管变化大小都考虑在内，所以Sobel，Laplacian变换得到的是一个多级灰度图。边沿检测也可以看做是图像梯度的一种延伸，不过边沿检测更注意图像的“边沿”部分，图像梯度变化较小的部分会被忽略，只有较大变化的部分保留下来。今天要介绍的canny边沿检测有低错误率、很好地定位边缘点、单一的边缘点响应等优点
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2023-07-28 20:43:32
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之前用的好好解析YUV，MJPEG,换了个核心板就不好使了，opencv3.4.6 >>>opencv4.5.5，Mat，cvMat，IplImage 的类型转换也不好使了。//old version
#include "camera_thread.h"
#include <QByteArray>
#include <QImageReader>
#inc
本文要点总结(俩算法的联系与区别)Harris角点检测与Shi-Tomasi角点检测都是经典的角点特征提取算法，但两者在API的使用上有出入(详见文中代码或GitHub项目)；Harris角点检测的API，返回/输出的是一个与输入图像大小一致的Mat对象，这个Mat对象的每一个坐标(i，j)都是对应输入图像对应坐标(i，j)的像素的响应值R，要先将这个Mat对象归一化，再循环每一个Mat数据元素，
# JavaCV 花屏检测实现指南
在现代计算机视觉应用中，花屏检测（Artifact Detection）是一个重要的任务。它通常用于识别图像或视频中因编码和传输错误而产生的伪影或失真。本文将介绍如何使用JavaCV进行花屏检测，并帮助你从零开始实现这一功能。
## 流程概述
下面的表格展示了实现花屏检测的主要步骤：
| 步骤 | 描述
