边缘提取以及边缘增强是不少图像处理软件都具有的基本功能，它的增强效果很明显，在用于识别的应用中，图像边缘也是非常重要的特征之一。图像边缘保留了原始图像中相当重要的部分信息,而又使得总的数据量减小了很多，这正符合特征提取的要求。在以后要谈到的霍夫变换(检测图像中的几何形状)中，边缘提取就是前提步骤。 这里我们只考虑灰度图像，用于图像识别的边缘提取比起仅仅用于视觉效果增强的边缘提取要复杂一些。要
在传统的计算机视觉领域，经常需要使用一些传统的图像处理算法完成对图像的边缘提取功能，通过对图像的边缘进行提取完成对目标对象的分割，目标分割技术又包括语义分割与实例分割，比较高端的鲁棒性较强的还是需要卷积神经网络算法进行相关的训练，如fcn全连接网络，mask-rcnn实例分割网络。本案例旨在采用传统的图像处理技术完成对图像的边缘检测任务，并通过膨胀腐蚀操作进行连通域的提取，之后通过连通域的填充以及
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2023-11-26 18:10:15
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经过了上一篇的简单的边缘检测，现在来看一下二阶导数的边缘检测，分别是Laplace LOG DOG,看到他们心里还是有点遗憾，要是自己能加快一点学习的步伐，在面试的时候也许就可以轻松回答了，亲爱的你们只是来的晚了2天。希望和我一样的同学，要加快脚步，认真学习了。废话不再多说，让我看看是怎么回事。一、Laplacian
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2024-04-23 06:01:18
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图像边缘检测任务在实际应用场景中非常多见，一般对于检测出的边缘可以进行分割提取，计算边缘、轮廓内的面积、周长等。图像分割技术大体可以分为两类：以传统机器学习为主的图像梯度计算方法、以及以深度学习为主的端到端的图像分割学习方法，两者的计算成本和最终效果也是大相径庭。简而言之，传统的检测分割方法计算成本要低，但是效果较差，大部分情况下都达不到我们的要求，而深度学习为主的端到端的检测分割方法
边缘提取基本原理 图像边缘是图像最基本的特征，所谓边缘(Edge) 是指图像局部特性的不连续性。灰度或结构等信息的突变处称之为边缘。例如，灰度级的突变、颜色的突变,、纹理结构的突变等。边缘是一个区域的结束，也是另一个区域的开始，利用该特征可以分割图像。 图像的边缘有方向和幅度两种属性。边缘通常可以通过一阶导数或二阶导数检测得到。一阶导数是以最大值作为对应的边缘的位置，而二阶导数则以过零点作为对应边
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2023-12-20 23:38:06
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了解Canny边缘检测的概念1.原理 Canny边缘检测是一种非常流行的边缘检测算法，是 John F。Canny在1986年提出的。它是一个有很多步构成的算法1）噪声去除 使用5*5的高斯滤波器去除噪声2）计算图像梯度 对平滑后的图像使用Sobel算子计算水平方向和竖直方向的一阶导数。根据得到的这两幅梯度图找到边界的梯度和方向，公式如下： 梯度的方向一般总是与边界垂直。梯度的方向被归为
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2023-09-04 22:28:30
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文章目录10.1 像素级边缘提取10.1.1 经典的边缘检测算子10.1.2 边缘检测的一般流程10.1.3 sobel_amp算子10.1.4 edges_image算子10.1.5 其它滤波器10.2 亚像素级边缘提取10.2.1 edges_sub_pix 算子10.2.2 edges_color_sub_pix 算子10.2.3 lines_gauss 算子10.3 轮廓处理 10.1
学习资料参考：张平.《OpenCV算法精解：基于Python与C++》.[Z].北京.电子工业出版社.2017.Roberts算子原理使用Roberts进行边缘检测，也就是使用以下两个卷积核与图像进行分别卷积。(图中阴影部分数值为锚点所在) 注意在实际讨论中一般将相近两点的函数值差值作为斜率。如 那么上述的两个卷积核也就好理解了。类似于f(x,y) - f(x + 1,y + 1)与f(x,y)
1、Matlab简述Matlab是国际上最流行的科学与工程计算的软件工具，它起源于矩阵运算，已经发展成一种高度集成的计算机语言。有人称它为“第四代”计算机语言，它提供了强大的科学运算、灵活的程序设计流程、高质量的图形可视化界面设计、便捷的与其它程序和语言接口的功能。随着Matlab语言功能越来越强大，不断适应新的要求并提出新的解决方法，可以预见，在科学运算，自动控制与科学绘图领域，Matlab语言
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2023-12-06 21:08:06
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目录1、卷积与图像去噪1.1 卷积定义1.2 卷积的性质1.3 边界填充 2、高斯卷积核3、图像噪声与中值滤波器3.1 噪声分类3.2 中值滤波器4、卷积与边缘提取 4.1 边缘定义4.2 边缘的种类4.3 边缘检测 4.4 图像的梯度4.5 噪声对边缘检测的影响 4.6 高斯核与高斯一阶偏导核4.7 边缘检测目标 5、纹理
# 边缘提取模块：深度学习与计算机视觉
## 引言
边缘提取是计算机视觉中的一个基础问题，它可以帮助我们识别图像中的重要特征，如物体的轮廓和形状。传统的边缘检测算法（例如Sobel算子和Canny边缘检测）在许多应用中已被广泛使用，但随着深度学习技术的发展，基于深度学习的边缘提取方法逐渐成为研究的热点。本文将探讨深度学习中的边缘提取模块，提供相关的代码示例，并结合数据可视化，以便更好地理解这一
原创
2024-09-11 07:32:34
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几种常用的边缘检测算子：边缘是图像的最重要的特征，。边缘是指周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合。边缘检测主要是灰度变化的度量、检测和定位。有很多种不同的边缘检测方法，同一种方法使用的滤波器也不尽相同。图像边缘检测就是研究更好的边缘检测方法和检测算子。边缘检测的基本思想：利用边缘增强算子，突出图像中的局部边缘；然后定义像素的“边缘强度”，通过设置阈值的方法提取边缘点集。由于噪声和模糊的
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2024-01-02 17:16:57
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# MATLAB图像边缘提取深度学习指南
在计算机视觉领域，“边缘提取”是一个重要的任务，通常用于物体识别和图像分析。本文将指导你如何使用MATLAB实现边缘提取的深度学习方法。以下是实现此任务的流程：
## 流程步骤
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[数据预处理]
B --> C[模型构建]
C --> D[模型训练]
原创
2024-10-04 06:51:42
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实验二数字图像的边缘检测一、实验目的1．掌握图像边缘检测方法；2．学会利用MATLAB程序进行边缘检测二、实验内容利用sobel、prewitt、canny边缘检测算子对图像进行边缘检测，并比较处理结果三、实验原理边缘即图像中灰度发生急剧变化的区域边界。边缘检测的实质是采用某种算法来提取图像中对象与背景间的交界线。图像灰度的变化情况可以用图像灰度分布的梯度来反应，因此可以用局部图像微分技术来获得边
算法原理：
(1)去噪
第一步是对原始数据与高斯 mask 作卷积，得到的图像与原始图像相比有些轻微的模糊（blurred）。
(2)
用
一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向(用一对正交的微分滤波器做卷积(如prewitt滤波)，得到包含水平和竖直方向上的导数图像H V，然后针对两图上的每个像素，对应的去求梯度方向和幅度。方向用v/h并取反正切，得到角
# PyTorch实现边缘提取的固定方法
边缘提取是一种图像处理技术，旨在识别图像中亮度变化较大的区域。边缘通常对应于物体的轮廓或边界，因此它们对于对象检测、图像分割等任务来说是至关重要的。本文将介绍如何使用PyTorch框架进行边缘提取的固定实现，并提供相关代码示例。
## 边缘提取的基本原理
边缘提取通常使用卷积操作，这些操作可以通过特定的卷积核（滤波器）来实现。在边缘提取中，最常用的卷
导读：边缘和轮廓的提取是一个非常棘手的工作，细节也许就会被过强的图像线条掩盖，纹理（texture）本身就是一种很弱的边缘不错的工具，它能将图像处理和视觉预处...
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2024-06-20 14:11:45
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边缘能够紧凑的表达图像里的内容信息 边的提取使用倒数，为极值的时候为边缘边缘提取与拟合另一种定义边缘的方式（实际上就是不同的边缘提取算子） Prewitt：对左右点的单点噪声不太敏感，将自身考虑乘0，左右两侧分别是-1和1，否则[-1,1]这种如果单点噪声严重则不准确。 Sobel：将矩阵拆分为两个[1,2,1]T 和[-1,0,1]，前面的是高斯核，后面的是边缘提取，也就是说在边缘提取之前先做了
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2024-01-20 23:13:02
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# Python 裁剪指定边缘检测
## 概述
边缘检测是图像处理中的一个重要任务，它可以帮助我们识别图像中的边界和轮廓。在某些情况下，我们可能只对图像中的特定区域进行边缘检测，而不是整个图像。Python 提供了一些强大的图像处理库，如 OpenCV 和 scikit-image，可以方便地实现裁剪指定边缘检测的功能。
本文将介绍如何使用 Python 进行裁剪指定边缘检测，并提供详细的代
原创
2023-11-23 07:46:55
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在计算机视觉中，特征提取是一个很重要的领域。而图像中被提取目标的边缘是它的几个重要特征之一，边缘标定了目标的位置范围，经常被用作图像匹配。
下面是几种通用的边缘检测算子（直接copy来的，若有差错，请指出）：
一阶：Roberts（Cross）算子，Prewitt算子，Sobel算子， Kirsch算子，罗盘算子；
二阶：Marr-Hildret
