1.一张普通的图片将他导入到matlab中并命名为img可以通过命令imshow(img)进行查看2.将img转化为灰度图像原图像img实际是一个378*672*3的矩阵,其中378*672*3中的这个三，分别存储了RGB的值使用命令rgb2gray可以将原图像转换为378*672*1的灰度图像可以使用imshow（img）进行查看img=rgb2gra...
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2021-11-10 13:38:49
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边缘检测最通用的方法是检测亮度值的不连续性，通过一阶二阶导数检测 近似值仍具有导数性质—即在不变亮度区中的值为，且值与像素值可变区域中的亮度变化的程度成比例。 拉普拉斯算子很少直接被用于边缘检测，因为二阶导数对噪声有无法接受的敏感性，它的幅度会产生双边缘，而且它不能检测边缘的方向。然而，当与其他边缘检测技术组合使用时，拉普拉斯算子是一种有效的补充方法。例如，虽然它的双边缘使得它不适合直接用于边缘检
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2024-06-10 09:47:19
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我可没直接调用系统函数，要是那样就太水了。其实我的matlab代码很容易就能翻译成c/c++的。
canny边缘检测一共四个部分：
1.对原图像高斯平滑
2.对高斯平滑后的图像进行sobel边缘检测。这里需要求横的和竖的还有联合的，所以一共三个需要sobel边缘检测图像。
3.对联合的sobel检测图像进行非极大抑制
4.连接边缘点并进行滞后阈值处理。
下面是代码：
mai
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2020-09-10 14:03:00
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DIP第三章作业鉴于LoG算法在历史中的地位，进行较深入的实验研究。探讨不同σ对LoG算法的影响。图像Chapter3_1.pgm计算公式（*表卷积）见(1) 1)取σ =1.2然后求零交叉的结果2)取σ =2.8的然后求零交叉的结果3)讨论和结论：零交叉对σ的依赖性软件平台Python3.6 + OpenCV4.4.0LoG原理LoG边缘检测算子是David Court
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2024-07-31 17:22:08
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基于MATLAB边缘检测算子的实现作者：lee神1. 概述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。 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，尤其是特征提取中的一个研究领域。一阶
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2024-01-01 20:11:22
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matlab边缘检测 Sobel、Roberts、Prewitt一、Sobel边缘检测算法1、算法简介2、matlab实现3、Sobel检测结果二、Roberts边缘检测算法1、算法简介2、matlab实现3、roberts检测结果三、Prewitt边缘检测算法1、算法简介2、matlab实现3、Prewitt检测结果 一、Sobel边缘检测算法1、算法简介Sobel 算子算子包含两组 3x3
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2024-10-10 16:58:24
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<span style="color:#000080">1. cv2.Canny(image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient]]]) → edges
（1）其中较大的threshold2用于检测图像中明显的边缘，但一般情况下检测的效果不会那么完美，边缘检测出来是断断续续的，所以这时候用较小的thre
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2023-08-15 12:22:19
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在MATLAB中，可以调用库函数BW=edge(I,'canny',thresh)实现canny算子的边缘检测。 canny算子的边缘提取主要分四步进行：（1）去噪声（2）计算梯度值与方向角（3）非最大值抑制（4）阈值化相关的visual c++程序如下：void CFunction::CreatGauss(double sigma, double **pdKernel, int *
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2023-11-12 10:58:08
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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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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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import cv2
import numpy
#Canny边缘检测
def edge_demo(image):
#sigmaX:X方向方差，X方向方差，控制权重。y与x是一致的
blurred=cv2.GaussianBlur(image,(3,3),0)
gray=cv2.cvtColor(blurred,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#x
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2023-06-26 11:07:25
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车牌识别主要包括三个主要步骤：车牌区域定位、车牌字符分割、车牌字符识别。本项目通过对拍摄的车牌图像进行灰度变换、边缘检测、腐蚀及平滑等过程来进行车牌图像预处理，并由此得到一种基于车牌颜色纹理特征的车牌定位方法，最终实现了车牌区域定位。车牌字符分割是为了方便后续对车牌字符进行匹配，从而对车牌进行识别。车牌定位与字符识别技术以计算机图像处理、模式识别等技术为基础，通过对原图像进行预处理及边缘检测等过程
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2023-12-20 09:03:27
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首先直接用连续小波变换和离散小波变换，分别实现了对信号突变点的检测。然后再介绍了部分CWT和DWT的知识，以工程实现为主。 之前在不经意间也有接触过求突变点的问题。在我看来，与其说是求突变点，不如说是我们常常玩的"找不同"。给你两幅图像，让你找出两个图像中不同的地方，我认为这其实也是找突变点在生活中的应用之一吧。回到找突变点位置上，以前自己有过一个傻傻的方法
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2023-09-18 13:51:10
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有一段时间没做总结了，天天不知道在忙什么啊！现在花一个小时的时间将第这几天学习的总结一下。边缘检测技术是图像分析的第一步，主要是利用图像的一阶导数的极值或者是二阶导数过零点点信息来提取边缘。说得简单点就是图像灰度变化的问题，在某些地方图像变化缓慢，那么它的一阶导数就小甚至为零，在变化剧烈的地方，就较大。书本上说的梯度，也就相当于导数，只是它有自己的方向而已。二阶导数是用来判断像素是在
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2023-11-25 18:52:38
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一、简介1 概要模拟蚂蚁觅食行为（最短路径原理）设计的算法。讲蚂蚁群觅食的特点抽象出来转化成数学描述。• 蚁群算法(Ant Colony Algorithm, ACA)由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中首次提出。
原创
2022-04-07 14:46:49
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一、简介1 概要模拟蚂蚁觅食行为（最短路径原理）设计的算法。讲蚂蚁群觅食的特点抽象出来转化成数学描述。• 蚁群算法(Ant Colony Algorithm, ACA)由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中首次提出。• 蚂蚁在寻找食物源时，会在其经过的路径上释放一种信息素，并能够感知其它蚂蚁释放的信息素。信息素浓度的大小表征路径的远近，信息素浓度越高，表示对应的路径距离越短。• 通常，蚂蚁会以较大的概率优先选择信息素浓度较高的路径，并释放 一定量的信息素，以增强该条路径上的信息素
原创
2021-11-08 13:45:50
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一、简介1 概要模拟蚂蚁觅食行为（最短路径原理）设计的算法。讲蚂蚁群觅食的特点抽象出来转化成数学描述。• 蚁群算法(Ant Colony Algorithm, ACA)由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中首次提出。• 蚂蚁在寻找食物源时，会在其经过的路径上释放一种信息素，并能够感知其它蚂蚁释放的信息素。信息素浓度的大小表征路径的远近，信息素浓度越高，表示对应的路径距离越短。• 通常，蚂蚁会以较大的概率优先选择信息素浓度较高的路径，并释放 一定量的信息素，以增强该条路径上的信息素
原创
2021-11-08 13:47:55
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我试着写一个程序，用户输入一个数字，它在屏幕上画出那么多的矩形，但是三角形不能重叠。我对最后一部分有问题，我正在寻求帮助。我借用了Al-Sweigart的一本书中的边缘检测方法，他编写的完整程序可以在这里找到：以下是我正在执行的程序：import pygame, sys, random
from pygame.locals import *
def doRectsOverlap(rect1, re
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2023-07-01 19:01:26
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介绍图像处理是一个广泛使用的概念，用于利用图像中的信息。图像处理算法需要很长时间来处理数据，因为图像很大，并且其中可用的信息量很大。因此，在这些前沿技术中，有必要减少算法所关注的信息量。有时这只能通过传递图像的边缘来完成。所以在这篇博客中，让我们了解 Canny 边缘检测器和整体嵌套边缘检测器。什么是边缘检测？图像中的边缘是图像强度的显着局部变化。顾名思义，边缘检测是检测图像边缘的过程。下面的示例
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2024-08-13 15:24:36
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本期我们一起看看如何进行图像边缘的检测。边缘检测通常用于理解图像中的对象，帮助机器做出更好的预测。编写边缘检测程序是了解机器如何看待外界的好方法。现在就让我们使用python进行边缘检测吧。我们将为该项目使用两个主要模块：Numpy，Matplotlib和OpenCV。Matplotlib是一个完整的库，用于在Python中生成静态，动画和交互式可视化。OpenCV是一个高度优化的库，专注于实时应
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2024-06-05 12:34:16
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