1.线性滤波器计算机视觉中的线性滤波器是一种数字图像处理技术，它可以对图像进行滤波处理，以达到去噪、边缘检测、图像增强等目的。线性滤波器的本质是将一幅图像与指定的核函数进行卷积，将每一个像素点的值替换为其周围像素点的值与核函数中各项系数的加权和。常见的线性滤波器包括：均值滤波器、高斯滤波器、中值滤波器等。其中，均值滤波器可以对图像进行平滑处理和去噪。高斯滤波器可以对图像进行平滑处理，同时可以保留图
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2024-07-08 19:59:33
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一：Canny算法介绍 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- 图像中的边缘只能标识一次，并且可能存在的图像噪声不应标识为边缘。 推文：Canny边缘检测算法原理及其VC实现详解(一) 1.高斯模糊--GaussianBlur
1.canny边缘检测算法1）使用高斯滤波，滤除噪声2）计算图像中每个像素点的梯度和方向3）应用非极大值抑制，以消除边缘带来的杂散影响4）应用双阈值，检测和确定真实和潜在边缘5）通过抑制孤立的弱边缘完成边缘检测import cv2 as cv
import numpy as np
#canny边缘检测算法
def cvshow(img):
cv.imshow("img",img)
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2023-09-16 11:31:10
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本章我们学习Rosenfeld细化算法，参考资料：http://yunpan.cn/QGRjHbkLBzCrn在开始学习算法之前，我们先看下连通分量，以及4连通性，8连通性的概念：http://www.imageprocessingplace.com/downloads_V3/root_downloads/tutorials/contour_tracing_Abeer_George_Ghuneim
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2024-06-14 08:37:15
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目录前言正文原理高斯滤波过滤计算像素点的梯度方向(Sobel算子）非极大值抑制用双阈值算法检测和连接边缘通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测代码参考文献 前言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。我们这里主要用其来进行直线边缘检测。正文原理Canny边缘检测算法主要分为以下五个步骤(参考自：Canny边缘检测算法)使用高斯滤波器，以平滑图像，滤
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2024-03-05 12:23:51
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检测轮廓时我们使用canny边沿检测算法，这个算法其实也是基于梯度的。但是，与传统的梯度算法求边沿不同的是： 1.它可以精确的定位边沿的位置。通过沿幅角方向检测模值的极大值点，即边缘点，遍历8个方向图像像素，把每个像素偏导值与相邻像素的模值比较，取其MAX值为边缘点，置像素灰度值为0。这样做的结果使得边沿非常细。 2.双阈值检测。通常一个较小的阈值会保留很多边沿，他们中的一部分是没有用的；而一个较
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2024-02-28 10:23:27
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文章目录一、Canny边缘检测1.1高斯滤波器2.1梯度和方向3.1非极大值抑制4.1双阈值检测 一、Canny边缘检测Canny边缘检测器是一种被广泛使用的算法，并被认为是边缘检测最优的算法，该方法使用了比高斯差分算法更复杂的技巧，如多向灰度梯度和滞后阈值化步骤1.平滑图像：使用高斯滤波器与图像进行卷积，平滑图像，以减少边缘检测器上明显的噪声影响。 使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声。2.计
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2024-03-28 13:21:05
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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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2024-05-31 01:48:03
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以下这一节不会再像之前那样详细介绍，主要是以理解概念为主，关于API介绍或者程序在视频中都有，以后用到知道去哪里找即可。（一）拉普拉斯算子作为一个卷积核，这是一个二阶的算子，是用来提取边缘的，主要是利用一阶导数最大的地方二阶导数为0这个特征来进行边缘提取，但是这个算子的噪声很明显。处理的流程：先高斯模糊去掉噪声，在转换为灰度图像，在拉普拉斯二阶导数计算，取绝对值，显示结果。（二）canny算子这是
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2024-03-27 09:24:17
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【OpenCV（C++）】图像变换：边缘检测边缘检测的步骤Canny算子Sobel算子Laplacian算子scharr滤波器 边缘检测的步骤滤波 边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数通常对噪声很敏感，因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。增强 增强边缘的基础是确定图像各点邻域的变化值。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。检测 经过增强的
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2024-04-05 07:57:04
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本章我们看下Pavlidis细化算法，参考资料http://www.imageprocessingplace.com/downloads_V3/root_downloads/tutorials/contour_tracing_Abeer_George_Ghuneim/theo.htmlComputer VisiAlgorithms in Image Algebra，second edition 该
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2024-04-24 14:44:18
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推荐一个不错的网页，可以直接用solve函数求解方程组： 4.1 曲线拟合的最小二乘法求以下拟合函数拟合条件：拟合曲线与各数据点在y方向的误差平方和最小.拟合函数为一元函数时--函数图形为平面曲线--曲线拟合 解决曲线拟合，最先是确定拟合函数的形式。即适当选取 选幂函数{1,x,x2, ···,xn}, 则多项式拟合函数φ(x)可表示为：φ(x)=a0+a1*x+a2*x2+a
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2023-09-16 14:07:48
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1.参考资料 https://www.codeproject.com/Articles/99457/Edge-Based-Template-Matching用opencv编写的形状匹配算法，但不具旋转和缩放功能。著名机器视觉软件Halcon 的开发人员出版的一本书2.Machine Vision Algorithms and Applications [Carsten Steger, M
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2024-01-05 14:12:02
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这个系列的目的是通过对OpenCV示例，进一步了解OpenCV函数的使用，不涉及具体原理。
目录 简介 Example运行截图 Example分析 Example代码
简介
本文记录了对OpenCV示例
fitellipse
.cpp
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2024-03-13 14:45:07
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在之前的笔记中，我们提取了图像中的轮廓信息，那么我们就可以通过这些轮廓来做一些进一步的操作。今天要整理记录的是对轮廓进行椭圆拟合。 轮廓的椭圆拟合，就是将一个轮廓近似表示为一个与该轮廓形状相近的椭圆，当这个椭圆的长短轴相等时就是一个圆。如果我们的目标本身是一个圆或椭圆，但是可能存在一些瑕疵，例如缺角、凹陷等等，那么进行提取轮廓、椭圆拟合后，就可以得到和目标物体近似的完整椭圆。 这就是轮廓椭圆拟合的
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2023-12-29 14:58:36
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边缘检测的一般步骤：第一步 滤波：边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，导数对滤波很敏感，所以一个好的滤波器很有必要第二步 增强：增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值，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在编程过程中可以通过计算梯度幅值来确定第三步 检测：增强后许多点梯度值贼高，但是在特定的应用中，这些点往往不是要找的边缘点，所以要检测，常用的方法是阈值化方
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2024-04-29 12:11:38
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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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之前的坑少程序后面工作后接触到在补例程，我还是重点学习工作要用的吧，比如边缘检测。这个帖子费时有点久，所有东西本人都亲自过了一遍。1.基本概念边缘检测是图像处理与计算机视觉中的重要技术之一，其目的是检测识别出图像中亮度变化剧烈的像素点构成的集合。图像边缘的正确检测有利于分析目标检测、定位及识别，通常目标物体形成边缘存在以下几种情形：<1>目标物呈现在图像的不同物体平面上，深度不连续&l
1.图像边缘填充1.1卷积边界问题图像卷积的时候边界像素不被卷积操作，原因在于边界像素没有完全跟kernel重叠，只有当3X3的滤波时候有一个像素的边缘没有被处理，5x5滤波的时候有两个像素边缘没有处理。1.2.处理边缘在卷积开始之前增加边缘像素，填充的像素值为0或者RGB黑色，比如3x3在四周各填充1各像素的边缘，这样就确保图像的边缘被处理，在卷积处理hi后再去掉这些边缘，openCV中默认的处
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2024-03-15 19:55:01
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图像处理算法中，边缘检测是非常有用的。。对提取目标区域特别有用。所研究的数字图像的边缘，一般都在像素值较为剧烈的区域 。利用边缘检测算法可在大幅降低图像的同时，保留图像的系统结构特性。因此边缘检测算子也可在视为一种“滤波算法”，只保留了图像的边缘结构信息。 边缘检测算子一般分为三个步骤。&nb
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2023-07-26 21:55:38
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