作者：小海马EDTER: Edge Detection with Transformer代码：https://github.com/MengyangPu/EDTER论文：https://arxiv.org/abs/2203.08566卷积神经网络通过逐步探索上下文和语义特征，在边缘检测方面取得了重大进展。然而，随着感受野的扩大，局部细节逐渐被抑制。最近，vision transformer在捕获远
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2024-01-17 10:45:48
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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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# 如何实现边缘检测pytorch
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在PyTorch中实现边缘检测。首先，让我们来看一下整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 设计并构建模型 |
| 3 | 定义损失函数 |
| 4 | 训练模型 |
| 5 | 测试模型 |
## 1. 准备数据
在这一步，我们需要准备包含边缘信息的数
原创
2024-06-19 07:19:12
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## PyTorch 边缘检测流程
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[数据集准备]
B --> C[模型构建]
C --> D[模型训练]
D --> E[模型评估]
E --> F[模型应用]
F --> G[结束]
```
### 甘特图
```mermaid
gantt
date
原创
2023-08-29 03:17:17
199阅读
canny边缘检测原理canny边缘检测共有5部分组成，下边我会分别来介绍。1 高斯模糊(略)2 计算梯度幅值和方向。可选用的模板：soble算子、Prewitt算子、Roberts模板等等;一般采用soble算子，OpenCV也是如此，利用soble水平和垂直算子与输入图像卷积计算dx、dy：进一步可以得到图像梯度的幅值：为了简化计算，幅值也可以作如下近似：角度为：如下图表示了中心点的梯度向量、
作者 | Axel Thevenot编辑 | 极市平台导 读 Canny边缘检测器的详细介绍以及Pytorch实现。Canny滤波器当然是最著名和最常用的边缘检测滤波器。我会逐步解释用于轮廓检测的canny滤波器。因为canny滤波器是一个多级滤波器。Canny过滤器很少被集成到深度学习模型中。所以我将描述不同的部分，同时使用Pytorch实现它。它可以几乎没有限制的进行定制
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2022-10-18 09:49:53
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实现“PyTorch PIL 边缘检测”是一项引人入胜的任务，涵盖了许多计算机视觉技术和深度学习知识。接下来，我将详细阐述环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查以及安全加固的各个方面，让你了解到如何顺利地进行边缘检测的项目过程。
## 环境预检
在开始之前，确保你有合适的硬件和软件环境。我们可以通过四象限图来分析硬件兼容性，并在表格中列出必要的配置。
```mermaid
quad
写在前面Canny边缘检是在在1986年提出来的，到今天已经30多年过去了，但Canny算法仍然是图像边缘检测算法中最经典、先进的算法之一。相比Sobel、Prewitt等算子，Canny算法更为优异。Sobel、Prewitt等算子有如下缺点：没有充分利用边缘的梯度方向。最后得到的二值图，只是简单地利用单阈值进行处理。而Canny算法基于这两点做了改进，提出了：基于边缘梯度方向的非极大值抑制。双
# PyTorch 牙齿边缘检测
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用 PyTorch 实现牙齿边缘检测。这是一个很常见的计算机视觉任务，通过检测牙齿边缘，可以帮助医生进行牙齿疾病诊断。
## 流程
首先，让我们来看一下整个过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据准备 | 准备包含牙齿的图像数据集 |
| 2. 模型选择 | 选择合适的边缘
原创
2024-03-11 04:28:48
174阅读
# 使用 PyTorch 实现 Sobel 边缘检测
在计算机视觉中，边缘检测是一个重要的任务。Sobel 边缘检测器是一种简单而有效的检测方法。今天，我们将使用 PyTorch 来实现 Sobel 边缘检测。本文将指导你一步步完成这个过程。
## 流程概述
下面是实现 Sobel 边缘检测的步骤概览：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-29 05:01:46
77阅读
# PyTorch图像边缘检测
图像边缘检测是图像处理中的一项重要任务，它可以帮助我们找到图像中不同区域的边界和轮廓。边缘检测在计算机视觉领域有着广泛的应用，如物体检测、图像分割和图像识别等。在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch进行图像边缘检测，并提供相应的代码示例。
## 什么是边缘?
图像中的边缘是指像素值发生突变的区域，通常表示了图像中物体的边界或者纹理的变化。通过检测边缘，我们
原创
2023-07-16 18:59:12
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# 在 PyTorch 中实现边缘检测网络
边缘检测是计算机视觉中的一个重要任务，它帮助我们识别图像中物体的边界。使用 PyTorch 实现一个简单的边缘检测网络实际上是一个很好的实践项目。本文将详细说明创建一个边缘检测网络的必要步骤，并提供相应的代码示例。
## 流程概述
在实现边缘检测网络的过程中，可以按照以下步骤进行：
```mermaid
flowchart TD
A[准备
这个也来个合集哈~~把各种都说说本次用了大量图与公式帮助大家深入理解各种边缘检测算子，希望大家能看完哈，测试编译器为Matlab，作为入门计算机视觉(Computer vision)领域来说，Matlab是一款非常友好且简单的工具，其中自带各种先进的库函数，实现起来非常快速，偏向于实验性质的应用。首先我们先来简单了解一下什么是数字图像处理(Digital Image Processing)，先看一
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2023-08-24 21:45:49
154阅读
标签：我是一名初学者，如果你发现文中有错误，请留言告诉我，谢谢如果需要检测到图像里面的边缘，首先我们需要知道边缘处具有什么特征。对于一幅灰度图像来说，边缘两边的灰度值肯定不相同，这样我们才能分辨出哪里是边缘，哪里不是。因此，如果我们需要检测一个灰度图像的边缘，我们需要找出哪里的灰度变化最大。显然，灰度变化越大，对比度越强，边缘就越明显。那么问题来了，我们怎么知道哪里灰度变化大，哪里灰度变化小呢？导
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2024-07-25 13:58:48
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小白学python（opencv边缘检测）边缘检测算子类别Canny()Sobel（）Scharr（） 边缘检测就是将图像的边缘提取并检测出来，有以下几种方法：边缘检测算子类别边缘检测算子：
一阶导数： Roberts、Sobel、Prewitt
二阶导数： Laplacian、Log/Marr、(Kirsch、Nevitia)
非微分边缘检测算子： Canny（又是数学方面，还是靠百度）Can
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2023-12-04 21:52:07
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多分类问题的交叉熵计算
多分类问题的交叉熵\(p_{i,k}\)， 即\(p_{i,k} = \operatorname{Pr}(t_{i,k} = 1)\), 一共有N个样本，则该数据集的损失函数为\[L_{\log}(Y, P) = -\log \operatorname{Pr}(Y|P) = - \frac{1}{N} \sum_{i=0}^{N-
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2024-09-13 20:48:02
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1. Canny算法概述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。更为重要的是 Canny 创立了边缘检测计算理论（Computational theory of edge detection）解释这项技术如何工作。 通常情况下边缘检测的目的是在保留原有图像属性的情况下，显著减少图像的数据规模。有多种算法可以进行边缘检测，虽然Canny算法年
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2023-11-09 22:10:41
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文章目录PyTorch 基础 : 张量张量(Tensor)基本类型Numpy转换设备间转换初始化常用方法 PyTorch 基础 : 张量在第一章中我们已经通过官方的入门教程对PyTorch有了一定的了解，这一章会详细介绍PyTorch 里面的基础知识。 全部掌握了这些基础知识，在后面的应用中才能更加快速进阶，如果你已经对PyTorch有一定的了解，可以跳过此章# 首先要引入相关的包
import
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2024-03-12 22:12:45
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拉普拉斯变化——Laplacian()函数Human potential is an inestimable and abundant mineral resource, waiting for us to dig. ——人的潜能是一座无法估量的丰富的矿藏，只等着我们去挖掘。上一篇博文中的Sobel算子，它是通过计算图像的一阶导数来判断图像边缘的，原理我们还记得：就是图像的边缘处，它的像素值会有一
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2024-07-17 21:37:11
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参考目录： 0 轮廓检测1 论文概述2 HED结构3 损失函数4 损失函数 TF5 总结0 轮廓检测轮廓检测，对我这样的初学者而言，与语义分割类似。分割任务是什么我就不再赘述了，轮廓检测则是完成这样的一个任务： 了解传统图像处理或者opencv的朋友应该都不难看出（想到），“Canny”轮廓提取算子，这个算子简单的说就是对图像的像素值的变化（梯度）进行检测，然后梯度变化
