边缘提取在图像处理中扮演着极其重要的角色,它用于识别图像中的轮廓和边界,从而能够有效地提取出感兴趣的对象。对于许多实际应用,如目标检测、图像分析、计算机视觉等,边缘提取算法是关键技术之一。这篇博文将详细探讨 Python 中的边缘提取算法,包括其技术原理、架构解析、源码分析和实际应用场景。 > “边缘提取是计算机视觉和图像处理领域的重要基础。通过提取边缘,我们能够提取出物体的形状和结构信息。”
原创 6月前
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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
转载 2024-01-22 10:23:05
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        经典的边缘提取算法中有一类算法是基于设计边缘提取算子(或者也可以叫卷积模板),然后经过阈值处理得到二值化的边缘图,下面就具体介绍这种思路相关的内容。边缘提取(一):传统的边缘提取算子(1)传统的边缘提取算子包括sobel、prewit、robert、LoG等,下面一一介绍:1.    &nbs
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
一、边缘检测的一般步骤    1、滤波     边缘检测算法主要用到了图像强度的一阶和二阶导数,导数对噪声比较敏感。图像边缘信息和噪声都集中在高频段,要想更好地检测边缘就要去除高频段的噪声,可以采用高斯平滑滤波器卷积降噪。     2、增强     增强算法可以将图像灰度点领域强度值有显著变化的点凸显出来。具体编程实现时,可通过计算梯度幅值来确定。     3、检测     一般增强后的图像,邻域
边缘计算——最浅显易懂的科普文,你值得拥有! 亲爱的同学们,端午假期愉快的过去了,粽子也吃了,今天就来说点新鲜的东西吧。 说新鲜,其实也不新鲜了,在十年前就有边缘计算这个名词了,只不过随着物联网的发展,边缘计算被再次拎了出来。概念根据名字我们可以猜测一下,边缘计算就是在终端设备附近靠近数据源的一侧进行的本地计算分析。因为靠近终端,我们的计算实时性会更高。
图像矩阵:   数字图像数据可以用矩阵来表示,因此可以采用矩阵理论和矩阵算法对数字图像进行分析和处理。由于数字图像可以表示为矩阵的形式,所以在计算机数字图像处理程序中,通常用二维数组来存放图像数据。     算法描述:     将当前像素与邻接的下部和又不的图像进行比较,如果相似,则将当前像素设为白色,否则设置为黑色。采用欧氏距离算法,将一个像素的3个色彩分量;映射在三维空间中
转载 2023-06-29 22:12:41
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本文主要介绍几种常见的边缘检测算法:canny边缘检测、Sobel边缘检测、Laplacian边缘检测和Scharr边缘检测。1. 主要介绍基于canny算子的边缘检测:Canny边缘检测基本原理(1)图象边缘检测必须满足两个条件:一能有效地抑制噪声;二必须尽量精确确定边缘的位置。(2)根据对信噪比与定位乘积进行测度,得到最优化逼近算子。这就是Canny边缘检测算子。(3)类似与Marr(LoG)
图像的边缘集中了图像的大部分信息,边缘的检测对于整个图像场景的识别和理解非常重要,同时也是图像分割依赖的重要特征。 1.边缘检测的步骤: 在实际应用中,我们常常把边缘定义为亮度变化显著的地方。 1) 滤波 边缘检测算法主要基于图像强度的一阶和二阶导数,求取图像导数强调了高频的部分而放大了噪声。因为导数对噪声很敏感,因此在边缘检测之前需要采用一个低通滤波器对图像进行平滑。常用的滤波算法
一、边缘检测概念图像的边缘检测的原理是检测出图像中所有灰度值变化较大的点,而且这些点连接起来就构成了若干线条,这些线条就可以称为图像的边缘。效果如图:接下来介绍一下边缘提取的几种算子,具体证明过程可能会比较简单,重点在函数的使用上。二、算法实现:1.索贝尔算子索贝尔算子(Sobel operator)计算。 C++: void Sobel(InputArray 
目标学习Canny边缘检测的概念,学习OpenCV函数:cv.Canny()理论Canny Edge Detection是一种流行的边缘检测算法。 这是一个多阶段算法:首先是降噪,所以第一步便是使用5x5高斯滤波器消除图像中的噪声。1.查找图像中的强度梯度 然后使用Sobel核在水平和垂直方向上对平滑的图像进行滤波,以在水平方向(Gx)和垂直方向(Gy)上获得一阶导数。从这两张图片中,我们可以找到
目录demo原理噪声去除计算图像梯度非极大值抑制滞后阈值democv2.Canny()函数:用于边缘检测。第一个参数表示输入图像。第二个参数表示滞后过程中的第一个阈值,计算出的边界点大于这个阈值才是真正边界第三个参数表示滞后过程中的第二个阈值,计算出的边界点低于这个阈值被抛弃具体滞后过程中的两个阈值见原理部分说明。import cv2 import numpy as np from matplot
一.简介从一张图像中,把轮廓提取出来边缘检测算子:Sobel  Laplace Roberts  Prewitt Canny 及 Marr-Hildreth任何边缘检测算法都不可能在未经处理的原始数据上很好地处理,所以第一步是对原始数据与高斯平滑模板作卷积 二.边缘提取1.CannyCanny边缘检测的基本思想是:首先对图像选择一定的Gauss(高斯)滤波器进行平滑滤
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简介  Canny 边缘检测算法 是 John F. Canny 于 1986年开发出来的一个多级边缘检测算法,也被很多人认为是边缘检测的 最优算法,它是由很多步构成的算法。最优边缘检测的三个主要评价标准:低错误率: 标识出尽可能多的实际边缘,同时尽可能的减少噪声产生的误报。高定位性: 标识出的边缘要与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。算法过程 
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、
1图像分割原理图像分割的研究多年来一直受到人们的高度重视,至今提出了各种类型的分割算法。Pal把图像分割算法分成了6类:阈值分割,像素分割、深度图像分割、彩色图像分割,边缘检测和基于模糊集的方法。但是,该方法中,各个类别的内容是有重叠的。为了涵盖不断涌现的新方法,有的研究者将图像分割算法分为以下六类:并行边界分割技术、串行边界分割技术、并行区域分割技术、串行区域分割技术、结合特定理论工具的分割技术
Nav logo 数字图像 - 边缘检测原理 - Sobel, Laplace, Canny算子 96 ck2016 2017.02.14 19:14* 字数 1298 阅读 21285评论 3喜欢 37 先来看张图,左边是原图,右边是边缘检测后的图,边缘检测就是检测出图像上的边缘信息,右图用白色的程度表示边缘的深浅。sobel.png 边缘其实就是图像上灰度级变化很快的点的集合。 如何计算出这些
【技术综述】 一文道尽深度学习中的数据增强方法(上) 今天带来一次有关于深度学习中的数据增强方法的分享。00什么是数据增强在深度学习项目中,寻找数据花费了相当多的时间。但在很多实际的项目中,我们难以找到充足的数据来完成任务。为了要保证完美地完成项目,有两件事情需要做好:1、寻找更多的数据;2、数据增强。本篇主要描述数据增强。什么是数据增强呢?data augmentation,它的意思是让有限
一、边缘检测边缘检测的几种微分算子:一阶微分算子:Roberts、Sobel、Prewitt二阶微分算子:Laplacian、Log/Marr非微分算子:Canny一阶微分算子1.Roberts: 没有经过图像平滑处理,图像噪声无法得到较好的抑制,但图像边缘定位精度较高。2. Sobel:引入了类似局部平均的运算,对噪声有平滑作用,能很好的消除噪声的影响。与Prewitt比,Sobel对像素位置做
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本篇文章介绍如何用OpenCV-Python来使用Canny算子。 提示:转载请详细注明原作者及出处,谢谢!本文介绍使用OpenCV-Python实现基本的滤波处理本文不介详细的理论知识,读者可从其他资料中获取相应的背景知识。笔者推荐清华大学出版社的《图像处理与计算机视觉算法及应用(第2版) 》。原型 OpenCV-Python中Canny函数的原型为: 1. edge
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