代码地址：https://github.com/Chakid/ImageProcess
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。边缘检测是特征提取中的一个研究领域。 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
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2023-06-14 15:42:52
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canny边缘检测Canny边缘检测于1986年由JOHN CANNY首次在论文《A Computational Approach to Edge Detection》中提出，就此拉开了Canny边缘检测算法的序幕。Canny边缘检测是从不同视觉对象中提取有用的结构信息并大大减少要处理的数据量的一种技术，目前已广泛应用于各种计算机视觉系统。Canny发现，在不同视觉系统上对边缘检测的要求较为类似，
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2024-01-09 17:55:52
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一. Canny基本思想1. 边缘检测解析：边缘是对象和背景之间的边界，还能表示重叠对象之间的边界。边缘检测是图像分割的一部分，图像分割的目的是识别出图像中的区域。边缘检测是定位边缘像素的过程，而边缘增强是增加边缘和背景之间的对比度以便能够更清楚地看清边缘的过程。边缘跟踪是沿着边缘进行跟踪的过程，这个过程通常会把边缘像素采集到一个列表中，链码算法是边缘跟踪算法的一个特例。2. 最优边缘准则 [1]
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2023-10-23 23:23:52
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边缘检测（英语：Edge detection）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。这些包括（i）深度上的不连续、（ii）表面方向不连续、（iii）物质属性变化和（iv）场景照明变化。 边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征检测中的一个研究领域。1 边缘检测的基本原理图像边缘是图像最基本的特征，
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2023-08-07 15:33:28
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# 图像的边缘：图像中灰度值发生急剧变化的位置，边缘检测目的：为了绘制出边缘线条；
# 图像边缘通常是不连续的，不能表示整体；
# 图像轮廓：将边缘连接起来形成的整体；# 边缘检测：检测结果通常为黑白图像，图像中白色线条表示边缘；
# 常见边缘检测算法：Laplacian边缘检测、Sobel边缘检测、Canny边缘检测；
# 1.Laplacian边缘检测
# 拉普拉斯边缘检测：使用图像矩阵与拉
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2023-12-19 20:05:38
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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
一. Canny基本思想1. 边缘检测解析：边缘是对象和背景之间的边界，还能表示重叠对象之间的边界。边缘检测是图像分割的一部分，图像分割的目的是识别出图像中的区域。边缘检测是定位边缘像素的过程，而边缘增强是增加边缘和背景之间的对比度以便能够更清楚地看清边缘的过程。边缘跟踪是沿着边缘进行跟踪的过程，这个过程通常会把边缘像素采集到一个列表中，链码算法是边缘跟踪算法的一个特例。2. 最优边缘准则 [1]
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2023-08-20 07:09:34
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以下是聊天记录边缘检测一般用在什么场景?边缘检测是一种在数字图像处理中常用的技术，用于识别图像中的边缘，即表示图像中明显颜色或灰度值变化的位置。它通常被用于以下场景：计算机视觉：边缘检测是计算机视觉中的一个重要步骤，它可以用于识别图像中的物体或区域，从而实现目标检测、物体识别、图像分割等应用。图像处理：边缘检测可以用于去除图像中的噪声，以及图像增强等处理。3.模式识别：边缘检测可以用于提取图像中的
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2023-08-02 18:22:57
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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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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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在这篇博文中，我将分享如何实现Java中的图片边缘检测。这项技术广泛应用于图像处理、计算机视觉和人工智能，尤其在自动驾驶、医疗影像分析等领域中具有重要地位。若想了解边缘检测技术对业务的影响，读下去就能看清这一技术的魅力所在。
### 背景定位
边缘检测的起源可以追溯到20世纪70年代，最初被应用于简单的视觉系统中。随着图像处理技术的发展，边缘检测成为一种核心工具，能有效提取图片中的特征信息，降
目录前言课题背景和意义实现技术思路一、相关工作二、系统总体功能图三、预处理和图像增强四、相似度辨识五、实验六、总结实现效果图样例最后前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时
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2024-09-21 13:35:41
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## Java图像边缘检测的实现流程
为了帮助这位刚入行的小白实现Java图像边缘检测，我们将按照以下流程进行操作：
```mermaid
flowchart TD
A[加载图像] -->B[灰度化]
B --> C[应用Sobel算子]
C --> D[二值化]
D --> E[边缘检测]
E --> F[输出结果]
```
这个流程包括以下几个步骤
原创
2023-11-10 12:23:29
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# Java 检测图像边缘
图像处理是计算机视觉中的一个重要领域，边缘检测则是其中的关键技术之一。边缘通常代表图像中物体的轮廓或区域的边界信息，对于后续的图像分析和对象识别等任务至关重要。在本篇文章中，我们将探讨如何在 Java 中实现图像的边缘检测，使用一些常见的算法，以及最终给出一个简单的代码示例。
## 边缘检测的基础知识
边缘检测的核心思想是识别图像亮度变化最大的区域，这个过程通常会
简介：1.Canny边缘检测算子是John F. Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法。
2.Canny 的目标是找到一个最优的
边缘检测算法，最优边缘检测的含义是：
好的检测- 算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘。
好的定位- 标识出的边缘要尽可能与实际图像中的实际边缘尽可能接近。
最小响应- 图像中的边缘
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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边缘检测是为了识别物体的边缘，而边缘是由数字图像中亮度变化明显的点连接而成的，主要可以通过基于图像强度的一阶和二阶导数来寻找到这些点。边缘检测可以分成三个步骤：滤波。由于导数对噪声敏感，所以在边缘检测之前可以先试着降低图片的噪声，常用的是高斯滤波。增强。增强算法可以将图像灰度点邻域强度值有显著变化的点凸显出来，可以通过计算梯度幅值来确定。检测。根据梯度幅值就可以检测出物体的边缘，由于经过图像增强，
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2023-07-13 22:38:06
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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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