#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std;using namespace cv; Mat img1, img2, img3, img_gray, kernel_x, kernel_y; char win1
转载 2018-10-01 20:42:00
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Canny函数利用Canny算法来进行图像的边缘检测。C++: void Canny(InputArray image,OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize=3,bool L2gradient=false )   第一个参数,InputArray类型的image,输入图像,即源图像,填
转载 2020-05-03 13:40:00
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1 #include<opencv2/core/core.hpp> 2 #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> 3 #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> 4 #include<opencv2/objdetect.hpp> 5 #include&l
转载 2020-05-03 13:41:00
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canny对边缘进行检测,有三个原则:1、信噪比原则:以低的错误率检测边缘,也即意味着需要尽可能
原创 2022-05-23 16:40:12
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Canny算法:流程:噪声去除:高斯滤波计算图像梯度:sobel算子,计算梯度大小和方向非极大值抑制
原创 2022-06-01 17:43:26
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  1 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" 2 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" 3 #include <stdlib.h> 4 #include <stdio.h> 5 6 using namespace cv; 7 8 /// 全局变量 9 10 Mat sr
转载 2020-01-09 13:16:00
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初学OpenCV图像处理的小伙伴肯定对什么高斯函数、滤波处理、阈值二值化等特性非常头疼,这里给各位分享一个小项目,可通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点,也可对各位调参、测试有一定帮助,项目演示效果如下:1、导入库文件 这里主要使用PySimpleGUI、cv2和numpy库文件,PySimpleGUI库文件实现GUI可视化,cv2库文件是Python的OpenCV接口文件,numpy库文
import cv2 as cvimport numpy as npcanny运算步骤:5步1. 高斯模糊 - GaussianBlur2. 灰度转换 - cvtColor3. 计算梯度 - Sobel/Scharr4. 非极大值抑制5. 高低阈值输出二值图像非极大值抑制:算法使用一个3×3邻域作用在幅值阵列M[i,j]的所有点上;每一个点上,邻域的中心像素M[i,j]与沿着梯度线的两个元素进行比
目录1.图像的读取和显示 2.视频的读取3.截取部分图像数据 4.颜色通道的提取 5.边界填充 6.数值计算7.图像融合 8.图像阈值基于对学校所学课程的完善和补充(老师摆大烂),在寒假决定自学opencv,将学习过程以笔记形式上传至csdn方便以后复习。学习过程主要参考唐宇迪老师的opencv实战课程,此笔记参考网络相关资料,因为opencv方面
转载 2023-08-09 16:25:57
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@TOC(Canny边缘检测)Canny边缘检测Canny边缘检测是一种使用多级边缘检测算法检测边缘的方法。OpenCV提供了函数cv2.Canny()实现Canny边缘检测。Canny边缘检测基础Canny边缘检测分为如下几个步骤:去噪。噪声会影响边缘检测的准确性,因此首先要将噪声过滤掉。计算梯度的幅度与方向非极大值抑制,即适当地让边缘“变瘦”确定边缘。使用双阈值算法确定最终的边缘信息高斯滤波去
原创 精选 2022-05-24 11:23:12
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Canny边缘检测 Canny边缘检测是一种使用多级边缘检测算法检测边缘的方法。 OpenCV提供了函数cv2.Canny()实现Canny边缘检测。 Canny边缘检测基础 Canny边缘检测分为如
原创 2022-06-01 10:21:00
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int main(){ Mat src = imread("test.jpg"); Mat src1 =
原创 2022-08-16 16:57:07
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转化成灰度图 → blur 函数进行图像模糊降噪 → canny 函数进行边缘检测。 #include <
原创 2022-09-08 11:20:47
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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。1.高斯模糊--GaussianBlur  消除噪声。 一般情况下,使用高斯平滑滤波器卷积降噪。,因为canny
转载 2018-07-06 18:19:00
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一、OpenCV-Python 中 Canny() 参数"""cv2
原创 2022-08-09 13:30:35
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2.jpg cv::Mat imageSource = cv::imread("D:/bb/tu/2.jpg",0); cv::namedWindow("原图像"); cv::imshow("原图像",imageSource); cv::Mat image; cv::GaussianBlur(ima
原创 2022-01-25 14:06:41
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opencv 功能还是很强大的,因为用到了边缘检测;看一下效果:相对效果不错,代码如下:// opencvCanny.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。//#include "stdafx.h"#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>using namespac
原创 2021-02-05 11:22:59
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Canny算子格式如下:Canny采用 Canny 算法做边缘检测void cvCanny( const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1, double threshold2, int ape
原创 2022-08-15 14:25:59
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Canny边缘检测1986年,J.Canny将Laplace滤波器理论改进为现在我们最常用的边缘检测方法-Canny边缘检测方法。在Canny算法中,先在x和y方向上球一阶导数,然后将它们组合成四个方向的导数。然后将求得的方向导数的局部最大值的点作为组成边缘的候选点。 该算法采用了两个阈值来获取边缘点,一个较大值和一个较小值。如果一个像素的梯度大于较大值就接受低于较小值就放弃,介于两者之间,则当他
今天学习下 Canny检测,具体的算法介绍在代码中展示。import cv2import numpy as
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