相对来说，如下链接是此文的高阶方案版本，做对比是极好的。[Object Tracking] Contour Detection through Tensorflow running on smartphone 纸张四角的坐标未知或难以准确标注的情况 这种场景可能是小屏幕应用，或是原始图像就很小，比如我这里用的这个300x400例子，点坐标很难精确标注。这种情况下一个
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2024-07-17 13:13:25
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目录【1】算法简介【2】算子参数介绍【3】完整代码【1】算法简介 Sobel算子是一种用于边缘检测的线性滤波器，如果把图像看做是一个二维函数，那么Sobel算子就是图像在垂直和水平方向上变化的速度（即梯度）。Sobel算子在水平和垂直方向上做像素值的差分，能够得到图像梯度的近似值，在像素周围进行运算时，能
基本概念1.算子算子也就是滤波器，或者又称作卷积核，通常是一个3x3或者8x8的矩阵，在数字图像处理中有广泛的应用，将滤波器用来对二维图像中的每个像素做点积操作，及对应的像素点相乘再求和，可以达到边缘提取，图像分割等各种效果2.图像的梯度在二维图像中，边缘就是图像的像素值发生突变的那些点的集合，边缘的像素点与周围领域的像素点在亮度上存在较大差异，在高等数学中梯度代表了函数在某个点上最大的方向导数，
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2024-06-11 06:51:27
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OpenCV边缘检测Sobel算子自写Sobel算子边缘检测：Laplace算子自写Sobel算子边缘检测：Canny算子Hough变换检测直线 Sobel算子OpenCV调用：C++: void Sobel (
InputArray src,//输入图
OutputArray dst,//输出图
int ddepth,//输出图像的深度
int dx,
int dy,
int ksi
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2024-06-10 15:28:45
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一、边缘提取常用算子1、sobel算子边缘检测//Sobel梯度算子
void imageSobel(){
const char* name = "lena.tif";
IplImage* image = cvLoadImage(name, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
if (image == NULL){
printf("image load failed.\n
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2024-06-29 20:23:56
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Canny算子是John.F.Canny于20世纪80年代提出的一种多级边缘检测算法。该算子最初的提出是为了能够得到一个最优的边缘检测，即：检测到的边缘要尽可能跟实际的边缘接近，并尽可能的多，同时，要尽量降低噪声对边缘检测的干扰。是一个很好的边缘检测器，很常用也很实用的图像处理方法。总共可以分为五步：高斯模糊GaussianBlur。将输入的彩色图像进行高斯模糊来去掉噪声灰度转换cvtColor。
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2024-08-14 11:59:20
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轮廓发现简介：轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法，所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果。可以用图像二值化得到二值化图像进行轮廓发现，也可以先边缘提取然后轮廓发现。完整代码import cv2 as cv
import numpy as np
#边缘提取
def egde_demo(image):
blurred=cv.GaussianBlur(image,(3
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2024-04-03 14:30:27
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算法介绍Canny是边缘检测算法，在1986年提出是一个很好的边缘检测器很常用也很好用的图像处理方法## 算法实现步骤高斯模糊 GaussianBlur()
灰度转换 cvtColor
计算梯度 Sobel\ScharrKaTeX parse error: Undefined control sequence: \ at position 75: … \end{bmatrix} \̲ ̲KaTeX
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2023-12-27 21:18:17
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经典的边缘提取算法中有一类算法是基于设计边缘提取算子（或者也可以叫卷积模板），然后经过阈值处理得到二值化的边缘图，下面就具体介绍这种思路相关的内容。边缘提取（一）：传统的边缘提取算子（1）传统的边缘提取算子包括sobel、prewit、robert、LoG等，下面一一介绍：1. &nbs
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2023-11-03 13:04:09
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# 如何在 Python 中实现 Sobel 边缘提取
在计算机视觉中，边缘检测是图像处理的重要一步，而 Sobel 算子是一种常用的边缘检测技术。对于刚入行的开发者来说，理解如何实现这一过程可能会有些困难。在本文中，我们将逐步引导你如何使用Python实现Sobel边缘提取。
## 流程概述
实现Sobel边缘提取的基本流程如下：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
不同图像灰度不同，边界处一般会有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。需要说明的是：边缘和物体间的边界并不等同，边缘指的是图像中像素的值有突变的地方，而物体间的边界指的是现实场景中的存在于物体之间的边界。有可能有边缘的地方并非边界，也有可能边界的地方并无边缘，因为现实世界中的物体是三维的，而图像只具有二维信息，从三维到二维的投影成像不可避免的会丢失一部分信息；另外，成像过程中的光照和噪声也是不可避免
import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('../data/ren.png', 0)sobelx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0) # 获取水平方向边缘梯度，第二个参数表示获取所有边缘信息不要遗漏sobely = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1) # 获取垂直方向...
原创
2022-09-23 11:01:09
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上一章节，我们在使用图像轮廓发现的时候使用了图像边缘检测，一次来提高图像轮廓发现的准确率。事实上在计算机的各个领域都有图像边缘检测的身影。边缘检测一大优点就在于可以大幅度减少数据量，并且提出可以认为不相关的信息，保留了图像的结构属性。边缘检测的方法有很多，但是绝大部分都可以分为两大类，第一类是基于搜索，也就是通过寻找图像一阶导数中的最大值和最小值来检测边界，通常是定位在梯度最大的方向。其次是
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2024-04-22 14:56:19
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首先讲一下我对边缘检测原理的理解。一共分4步进行理解图像数据检测数据形成数据展示数据图像数据
想要处理图像，首先要了解图像在内存中是如何存储的。图像是以矩阵的形式进行存储，类似一个表格，图像大小代表了表格的几行几列，每一个格子为一个像素点，像素点代表了这一个点的颜色。像素点有多种类型，单通道（灰色），3通道（RGB）等，不同的类型所占据的字节数也可能是不一致的。
检测数据
此文的所
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2024-04-01 15:16:26
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1.Sobel算子 &n
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2024-03-29 13:31:43
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1 //-----------------------------------【头文件包含部分】---------------------------------------
2 // 描述：包含程序所依赖的头文件
3 //---------------------------------------------------------------------
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2020-05-03 13:37:00
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文章目录一、什么是边缘检测&如何边缘检测二、算法理论简介2.1 Sobel算子2.2 canny三、opencv实现3.1 Sobel算子3.2 Canny算法 一、什么是边缘检测&如何边缘检测 边缘是图像强度函数快速变化的地方
如何检测边缘：
建议在求导数之前先对图像进行平滑处理。二、算法理论简介2.1 Sobel算子中心点 f(x, y) 是
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2024-04-01 21:56:29
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Canny边缘检测的概念 OpenCV函数用于：cv2.Canny() 步骤：高斯模糊 - GaussianBlur灰度转换 - cvtColor计算梯度 – Sobel/Scharr非最大信号抑制高低阈值输出二值图像Canny边缘检测：是一种流行的边缘检测算法。它是由约翰·F·坎尼于1986年开发的。这是一个多阶段的算法。1、降噪由于边缘检测对图像中的噪声很敏感，第一步是用5x5高斯滤波器去除图
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2024-03-04 12:04:45
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首先，我们来开一下计算机是如何检测边缘的。以灰度图像为例，它的理论基础是这样的，如果出现一个边缘，那么图像的灰度就会有一定的变化，为了方便假设由黑渐变为白代表一个边界，那么对其灰度分析，在边缘的灰度函数就是一个一次函数y=kx，对其求一阶导数就是其斜率k，就是说边缘的一阶导数是一个常数，而由于非边缘的一阶导数为零，这样通过求一阶导数就能初步判断图像的边缘了。通常是X方向和Y方向的导数，也就是梯度。
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2024-04-14 16:19:40
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边缘提取时保留图像灰度变化剧烈的区域，从数学上,最直观的方法是微风,对于数字图像来说就是差分，从信号处理的角度来看,就是用高通滤波器，保留高频信号。以下程序用Sobel算子、Laplace算子、Canny算子实现图像的边缘检测。
注：cvSobel只用于单通道图像变换，如对彩色图像进行cvSobel处理，可分别对每一通道图像进行cvSobel，再转为彩色图像。
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2024-05-14 21:39:53
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