上一个教程中我们谈到的拉普拉斯算子本质上属于图像的边缘检测，但是我们同时也看到，拉普拉斯算子有一定的局限性，对于复杂图像的边缘检测有些力不从心，本次我们将介绍一个在OpenCV中有着决定性地位的边缘检测——Canny算法。我们在前面已经了解过，边缘检测算法通常有四个步骤：(1)滤波：边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数的计算对噪声很敏感，因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检
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2024-10-21 17:50:31
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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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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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纯粹阅读，请移步OpenCV使用Canny边缘检测器实现图像边缘检测效果图源码KqwOpenCVFeaturesDemoCanny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。Canny边缘检测器算法基本步骤 平滑图像：通过使用合适的模糊半径执行高斯模糊来减少图像内的噪声。 计算图像的梯度：这里计算图像的梯度，并
1、介绍模板匹配是一个当被搜索图像中对象的姿态 2、背景模板匹配由于它的速度和可靠性问题，在本质上是一个棘手的问题。当物体是部分可见或者混合其他对象时，解决方法应该对亮度变化具有鲁棒性，更重要的是，算法应该具有计算效率。解决这一问题的方法主要有基于灰度值的匹配（或基于区域匹配）和基于特征的匹配（非基于区域的匹配）。OpenCV中自带的模板匹配，完全是基于像素的模板匹配，很容易受光照的影响。基
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2024-02-28 11:43:34
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详解基于边缘的模板匹配算法与OpenCV代码实现，完全适用工业级应用场景的模板匹配算法...
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2021-07-15 09:59:31
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OpenCV中自带的模板匹配算法，完全是像素基本的模板匹配，特别容易受到光照影响，光照稍微有所不同，该方法就会歇菜了！搞得很多OpenCV初学者刚学习到该方法时候很开心，一用该方法马上很伤心，悲喜交加，充分感受到了理想与现实的距离，不过没关系，这里介绍一种新的模板匹配算法。
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2021-07-16 15:12:02
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背景概述OpenCV中自带的模板匹配算法，完全是像素基本的模板匹配，特别容易受到光照影响，光照稍微有所不同，该方法就会歇菜了！搞得很多OpenCV初学者刚学习到该方法时候很开心，一用该方法马上很伤心，悲喜交加，充分感受到了理想与现实的距离，不过没关系，这里介绍一种新的模板匹配算法，主要是基于图像边缘梯度，它对图像光照与像素迁移都有很强的抗干扰能力，据说Halcon的模板匹配就是基于此的加速版本，在
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2023-12-19 08:55:04
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目标我们将在OpenCV中使用Brute-Force匹配器和FLANN匹配器 。我们将在OpenCV中使用Brute-Force匹配器和FLANN匹配器蛮力匹配器很简单。它使用第一组中一个特征的描述符，并使用一些距离计算将其与第二组中的所有其他特征匹配。并返回最接近的一个。 对于BF匹配器，首先我们必须使用cv.BFMatcher()创建BFMatcher对象。 它需要两个可选参数。第一个是nor
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2024-04-18 16:23:34
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目录0 写在前面1 一阶微分算子1.1 Prewitt算子1.2 Sobel算子2 二阶微分算子2.1 Laplace算子2.2 LoG算子3 Canny边缘检测 0 写在前面从本节开始，计算机视觉教程进入第三章节——图像特征提取。在本章，你会见到一张简简单单的图片中蕴含着这么多你没注意到的细节特征，而这些特征将会在今后更高级的应用中发挥着极其重要的作用。本文讲解基础特征之一——图像边缘。本文采
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2023-08-28 11:07:30
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在Halcon中还有其他用于提取边缘线段的算子，提取出的线段类型也是亚像素精度的XLD轮廓。 ①【Filters滤波器/Lines色线】lines_gauss算子 lines_gauss算子的相应速度不算快，如
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2024-04-03 12:15:15
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在OpenCV中处理结构分析和形状描述（Structural Analysis and Shape Descriptors）,大部分跟contours相关。 轮廓线就是一条连接所有边界点的曲线，其实也就是两点相连构成的list。 （部分翻译的外文blog）“The contours are a useful tool for shape analysis and object detection
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2024-03-04 06:18:48
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目录背景边缘节点优点边缘计算边缘计算的定义边缘计算的优点边缘计中心，具有小型化、分布式和更贴近用户（最后一公里）的特性，海量的数据无需再上传至云端进行处理，实现在网络边缘
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2022-12-13 16:13:18
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参考视频：https://www.bing.com/videos/search?q=a+computational+approach+to+edge+detection&docid=608014236869751913&mid=8C04384FFDD6A47533238C04384FFDD6A4753323&view=detail&FORM=VIRE 参考文献：A
目录文章目录目录ECAECNECIECAECNECI
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2022-03-22 11:50:19
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目录摘要 简介 什么是边缘计算 为什么需要边缘计算 什么是边缘计算 边缘计算的优点 案例研究 云卸载 视频分析 智能家居 智慧城市 边缘协作 机遇和挑战 编程可行性 命名 数据抽象 服务管理 私密性 最优化指标 小结 摘要 物联网技术的快速发展和云服务的推动使得云计算模型已经不能很好的解决现在的问题，于是，这里给出一种新型的计算模型，边缘计算。边缘计算指的是在网络的边缘来处理数据，这样能够减少请求
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2024-01-22 10:23:05
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边缘检测1D、2D非最大抑制在二维的情况下，这可以通过检查最接近梯度方向的两个相邻像素来实现。滞后阈值法（两个阈值）边缘振幅大于较高阈值的点立即被接受为安全的边缘点。边缘振幅小于下阈值的点会立即被拒绝。在两个阈值之间具有边缘振幅的点通过一条路径连接到安全的边缘点，其中所有点的边缘振幅都高于较低阈值的边缘振幅才被接受。亚像素精度边缘检测 在得到像素级边后，提取具有亚像素精度的边：我们可以将一个二次曲
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2023-09-17 00:43:40
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1、Canny算法2、Sobel算法3、Prewitt算法一、Canny算法 Canny算法是一种经典的边缘检测算法，它在图像中寻找梯度的极大值来检测边缘，并通过非极大值抑制和双阈值处理来提高检测结果的准确性和稳定性。它通常能够较好地检测出图像中的边缘。Canny算法对噪声有较好的抑制效果。 在实际应用中，可以根据具体
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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0 背景不是提出一种新的边缘计算框架，而是博取所长，创建一张边缘计算知识地图，后续笔者的自研开发项目和更深入的边缘计算技术的探讨，将围绕这张知识地图展开。本文的行文的思路则借鉴模型驱动设计[1]，从产品经理、架构师和软件工程师三个不同的视角去审视边缘计算实现。1 产品经理实现视角洞察出某个场景的需求和痛点问题，然后识别出问题解决后的商业价值或者学术价值，只有有价值的问题和需求才值得去做，接下来就是
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2024-05-24 13:11:24
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