摘要：Canny 边缘检测算法由计算机科学家 John F. Canny 于 1986 年提出的。其不仅提供了算法，还带来了一套边缘检测的理论，分阶段的解释如何实现边缘检测。Canny 检测算法包含下面几个阶段：图像灰度化高斯模糊处理图像梯度、梯度幅值、梯度方向计算NMS（非极大值抑制）双阈值的边界选取1、图像灰度化对于一张图片，当我们只关心其边界的时候，单通道的图片已经足够提供检测出边界的信息。
魔棒工具W特点：选择颜色相近的部分容差：可选颜色的范围，容差越大，可选范围哦越大。默认值是32快速选择工具W特点：也就是根据颜色的相似程度来选择对象笔触：笔尖大小，笔触越大表示作用范围越大，笔触越小范围越小“[”表示缩小笔触。“]”:放大笔触。去边处理 图层菜单——修边——去边:可以把图像最外边的白边直接去除 渐变工具G渐变是一种特殊的颜色填充方式注意事项：再做透明渐变时，如果渐变不够理想，需要
文章目录引言介绍图像基础代码引言本篇博客将介绍 读取、显示、保存图像，读取、修改 像素值（openCV 与 numpy） 三个部分。介绍OpenCV (Open Source Computer Vision Library) is released under a BSD license and hence it’s free for both academic and commercial u
主要利用Sobel，用作边缘检测，它是一离散性差分算子，用来运算图像亮度函数的灰度值。在图像的任何一点使用此算子，将会产生对应的灰度矢量或是其法矢量。Sobel边缘检测通常带有方向性，可以只检测竖直边缘或垂直边缘或都检测。本文先对图片进行大小处理，使得都是一个大小的图片然后从XY两个方向检测，然后利用addweight进行图像混合然后设置阈值，进行图像二值化处理，本,文中设置的是100，如果原灰度
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2023-06-21 09:38:08
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边缘保留滤波高斯模糊只考虑了权重，只考虑了像素空间的分布，
没有考虑像素值和另一个像素值之间差异的问题，如果像素间差异较大
的情况下（比如图像的边缘），高斯模糊会进行处理，但是我们不需要
处理边缘，要进行的操作就叫做边缘保留滤波（EPF）两种操作高斯双边差异越大，越会完整保留若是高斯模糊，则整体都会模糊掉，实现滤镜效果。 用高斯模糊像是开滤镜，双边模糊像是加美颜。def bilateralFilt
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2023-06-27 10:58:46
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启用了“消除锯齿”功能创建的选区在外形上并没有变化，但进行填充后，选区边缘产生了许多灰色的像素，由此可知：“消除锯齿”功能影响的是选区周围的像素而非选区。 羽化命令和消除锯齿的共同之处是都可以平滑硬边缘。区别在于：1.从工作原理上来看：羽化是通过建立选区和选区周围像素之间的转换
# 使用Python和OpenCV实现边缘羽化
边缘羽化是一种图像处理技术，用于使图像的边缘显得更加平滑，常用于图像合成和处理。在这篇文章中，我们将通过Python和OpenCV库来实现边缘羽化的效果。本文将详细介绍流程步骤、代码实现以及相应的解释。
## 流程步骤
首先，我们需要明确整个实现的步骤。以下是各个步骤的流程表：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述
# 如何在Python中实现图邊缘羽化
## 引言
大家好！今天我们将一起探索如何在Python中实现图像边缘羽化（Edge Feathering）。羽化是一种平滑图像与背景之间的过渡，通常用在图像处理和计算机视觉中。本文将提供一个详细的实现步骤，并附上代码示例，让你更加清晰地了解整个过程。
## 实现流程
我们将按以下步骤进行羽化处理：
| 步骤 | 描述
Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。 Python OpenCV基础知识铺垫函数原型介绍高斯双边滤波均值迁移滤波橡皮擦的小节 基础知识铺垫前几篇博客学习到的各种模糊都属于卷积操作，它们存在一个共同点，模糊之后图像的边缘信息不再存在。本篇博客学习的边缘保留滤波算法（EPF），是一种能通过卷积处理实现模糊图像的同时，又不会对图像边缘造成破坏，并且卷积操作之后的图
快速选择工具W 特点：也是根据颜色的相似程度来选择对象 笔触：笔尖大小，笔触越大表示作用范围越大，笔触越小范围越小。中括号左键“[”缩小，中括号右键“]”扩大。笔触默认是+，想更换为减可按下alt`键。去边处理方法 如图，人物抠图时难免出现白边图层菜单——修边——去边/移去黑色杂边/移去白色杂边，可以把图像最外边的白边直接去除。（1PX）1像素 通过抠图合成，制作神奇的景观——使鱼缸在人物对比下显
# Android边缘羽化
## 简介
在Android应用界面设计中，边缘羽化是一种常见的效果。它使应用的边缘看起来更柔和、更自然，给用户带来更好的视觉体验。本文将介绍如何在Android应用中实现边缘羽化效果，并提供相应的代码示例。
## 实现原理
边缘羽化效果的实现原理是通过在View的边缘添加透明度渐变来实现的。我们可以利用Android的绘制机制，在View的背景或者边框上应用渐
原创
2023-10-11 08:18:19
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### 使用Python进行图片边缘羽化处理
在数字图像处理中，羽化（Feathering）是指对图像的边缘进行平滑处理，以消除硬边缘所带来的生硬感。通常在图像合成或场景融合时，羽化效果是至关重要的。本文将介绍如何使用Python进行图像边缘的羽化处理，具体解决方案将使用`OpenCV`库来实现。
#### 实际问题
在实际应用中，比如将多个图片合成到一起，或进行图像抠图时，由于背景的不同，
1.羽化命令：（1）选择-修改-羽化；（2）该命令简单而便捷，不过羽化值设置为多少才合适只能凭借经验。而且羽化后的区域，形状会发生变化，无法判别哪些是被羽化的区域，哪些是未被羽化的区域。2.调整边缘命令：（1）选择-调整边缘-羽化； （2）该命令的强大之处在于：我们既能观察到羽化的具体范围，还可以让选区以不同的形态呈现在我们
# Android羽化视频边缘
## 引言
羽化视频边缘是一种在Android应用程序中实现的图像处理技术，它可以给视频添加一种柔和的边缘效果，类似于羽化的效果。这种效果可以使视频变得更加柔和和具有艺术感。在本文中，我们将介绍如何使用Android开发工具包（Android SDK）来实现羽化视频边缘效果，并提供相关的代码示例。
## 羽化视频边缘实现原理
羽化视频边缘的实现原理主要涉及以
效果面板/视频效果/变换Transform垂直翻转Vertical Flip使剪辑画面从上到下翻转。结合蒙版可得到上下对称的效果。此效果控件无属性，因此不可设置关键帖。水平翻转Horizontal Flip使剪辑画面从左到右反转。结合蒙版可得到左右对称的效果。此效果控件无属性。羽化边缘Edge Feather在剪辑的四个边缘创建过渡柔和的透明边框。数量Amount控制透明边框的宽度。自动
1.掩膜（mask）概念用选定的图像，图形或物体，对处理的图像（全部或局部）进行遮挡，来控制图像处理的区域或处理过程。用于覆盖的特定图像或物体称为掩模或模板。光学图像处理中，掩模可以足胶片，滤光片等。掩模是由0和1组成的一个二进制图像。当在某一功能中应用掩模时，1值区域被处理，被屏蔽的0值区域不被包括在计算中。通过指定的数据值，数据范围，有限或无限值，感兴趣区和注释文件来定义图像掩模，也可以应
文章目录前言一、边缘检测原理二、Canny边缘检测算法三、具体应用代码 前言 在做某些图像处理时，通常需要将识别到的物体边界提取出来，从而帮助我们实现目标检测，这就需要用到边缘检测，例如人脸识别和运动目标的检测都需要先进行边缘检测，这篇文章就记录一下边缘检测的原理及应用代码。一、边缘检测原理 &
轮廓可以简单的看做连续的点（包括边界）连成的曲线，他们具有相同的颜色或者灰度。主要应用在形状分析和物体的检测与识别。处识轮廓一般来说为了更加准确，要使用二值化图象，在寻找轮廓之前，进行阈值化处理或者Canny边缘检测；查找轮廓的函数会更改原始图象，如果后期还想使用原始图像的话最好找另一个变量储存；一般物体是白色而背景是黑色。 这里哟两个函数cv2.findContours()和cv2.drawC
# 图像羽化处理Python实现
## 1. 简介
图像羽化处理是一种图像特效技术，通过对图像进行模糊处理，使得图像边缘呈现柔和的效果。在这篇文章中，我将教会你如何使用Python实现图像羽化处理。
## 2. 流程概述
在开始之前，我们先来看一下实现图像羽化处理的整体流程。下表展示了实现图像羽化处理的五个主要步骤。
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1.
记录一下看过的图像融合算法的资料，截取了重点的信息，方便后期查阅1.羽化融合：上图截取自论文：基于几何结构信息的图像局部配准与拼接算法研究 2.高斯金字塔拉普拉斯金字塔：它的某层图像就是源图像减去丢掉高频分量的图像后的结果，也就是高频分量，抽取出来用于后续高频分量的融合以及恢复图像高频信息的恢复。构造公式：即每一层的图像为同一层高斯金字塔的图像减去 上一层的图像进行上采样并高斯模糊的结果
