主题列表：juejin, github, smartblue, cyanosis, channing-cyan, fancy, hydrogen, condensed-night-purple, greenwillow, v-green, vue-pro, healer-readable贡献主题：theme: juejin highlight:0 轮廓检测轮廓检测，对我这样的初学者而言，与语义分割
## 实现“Python使用HED边缘检测”教程
### 整体流程
首先我们来看一下整个实现“Python使用HED边缘检测”的流程，可以用如下表格展示：
```mermaid
erDiagram
|步骤1| -- 开始 --> |步骤2|
|步骤2| -- 进行图像加载 --> |步骤3|
|步骤3| -- 进行边缘检测 --> |步骤4|
|步骤4| --
原创
2024-06-23 04:42:07
221阅读
写在前面Canny边缘检是在在1986年提出来的，到今天已经30多年过去了，但Canny算法仍然是图像边缘检测算法中最经典、先进的算法之一。相比Sobel、Prewitt等算子，Canny算法更为优异。Sobel、Prewitt等算子有如下缺点：没有充分利用边缘的梯度方向。最后得到的二值图，只是简单地利用单阈值进行处理。而Canny算法基于这两点做了改进，提出了：基于边缘梯度方向的非极大值抑制。双
边缘检测 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像中亮度变化明显的点。图像属性 中
的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。 本文主要介绍Roberts cross算子，prewitt算子，canny算子，sobel算子和laplace算子 稍后我将所以代码放在最后，也可以在：下载 Roberts cross 算子 Roberts边缘检测算子是一种利用
参考目录： 0 轮廓检测1 论文概述2 HED结构3 损失函数4 损失函数 TF5 总结0 轮廓检测轮廓检测，对我这样的初学者而言，与语义分割类似。分割任务是什么我就不再赘述了，轮廓检测则是完成这样的一个任务： 了解传统图像处理或者opencv的朋友应该都不难看出（想到），“Canny”轮廓提取算子，这个算子简单的说就是对图像的像素值的变化（梯度）进行检测，然后梯度变化
轮廓检测，对我这样的初学者而言，与语义分割类似。分割任务是什么我就不再赘述了，轮廓检测则是完成这样的一个任务： 了解传统图像处理或者opencv的朋友应该都不难看出（想到），“Canny”轮廓提取算子，这个算子简单的说就是对图像的像素值的变化（梯度）进行检测，然后梯度变化大的地…
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2021-07-06 16:39:55
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哈希算法（1）什么是哈希算法？将任意长度的二进制值串映射为固定长度的二进制值串，这个映射的规则就是哈希算法，而通过原始数据映射之后得到的二进制值串就是哈希值。（2）设计好的哈希算法要求要想设计一个优秀的哈希算法，需要满足的几点要求：从哈希值不能反向推导出原始数据（所以哈希算法也叫单向哈希算法）；对输入数据非常敏感，哪怕原始数据只修改了一个 Bit，最后得到的哈希值也大不相同；散列冲突的概率要很小，
返回Opencv-Python教程Canny图像梯度 反映的是图像像素值的变化过程，不管变化大小都考虑在内，所以Sobel，Laplacian变换得到的是一个多级灰度图。边沿检测也可以看做是图像梯度的一种延伸，不过边沿检测更注意图像的“边沿”部分，图像梯度变化较小的部分会被忽略，只有较大变化的部分保留下来。今天要介绍的canny边沿检测有低错误率、很好地定位边缘点、单一的边缘点响应等优点
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2023-07-28 20:43:32
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边缘检测原理边缘检测（Edge Detection）是图像处理和计算机视觉中的基本问题，其目的在于标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。边缘的表现形式如下图所示： 图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可看作不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。边缘检测的方法可大致划分为两类： 1）基于搜索：通过寻找图像一阶导数中的最大值和最小值来检测边界，通
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2023-06-07 16:54:51
367阅读
import cv2
import numpy
#Canny边缘检测
def edge_demo(image):
#sigmaX:X方向方差，X方向方差，控制权重。y与x是一致的
blurred=cv2.GaussianBlur(image,(3,3),0)
gray=cv2.cvtColor(blurred,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#x
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2023-06-26 11:07:25
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我试着写一个程序，用户输入一个数字，它在屏幕上画出那么多的矩形，但是三角形不能重叠。我对最后一部分有问题，我正在寻求帮助。我借用了Al-Sweigart的一本书中的边缘检测方法，他编写的完整程序可以在这里找到：以下是我正在执行的程序：import pygame, sys, random
from pygame.locals import *
def doRectsOverlap(rect1, re
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2023-07-01 19:01:26
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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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2024-06-05 12:34:16
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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
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2023-09-27 19:45:30
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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
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2024-08-13 15:24:36
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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)
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2024-01-14 20:57:43
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简单记录一下OpenCV的几种边缘检测函数的用法。边缘检测算法
以Sobel边缘检测算法为例。
Sobel卷积核模板为： 偏导公式为： Gx(i,j)=[f(i+1,j−1)+2f(i+1,j)+f(i+1,j+1)]−[f(i−1,j−1)+2f(i−1,j)+f(i−1,j+1)]
Gy(i,j)=[f(i−1,j+1)+2f(i,j+1)+f(i+1,j+1)]−[f(i−1
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2023-07-04 21:10:22
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计算机视觉技术 - 边缘检测 目录计算机视觉技术 - 边缘检测Sobel, Laplacian 边缘检测Canny 边缘检测参考资料 边缘就是像素值急剧变化的地方，即梯度大的地方。通常只能在单一通道，即灰度图像上检测边缘，当然，也可以为RGB图像的每个通道检测边缘。检测边缘必须经过浮点运算，否则会丢失很多边缘。检测得到的浮点型矩阵再转化为整型。 Sobel, Laplacian 边缘检测Sobe
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2023-10-03 20:51:58
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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
为何检测边缘？我们首先应该了解的问题是：“为什么要费尽心思去做边缘检测？”除了它的效果很酷外，为什么边缘检测还是一种实用的技术？为了更好地解答这个问题，请仔细思考并对比下面的风车图片和它的“仅含边缘的图”：可以看到，左边的原始图像有着各种各样的色彩、阴影，而右边的“仅含边缘的图”是黑白的。如果有人问，哪一张图片需要更多的存储空间，你肯定会告诉他原始图像会占用更多空间。这就是边缘检测的意义：通过对图
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2024-03-06 21:05:32
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边缘检测是一种将图片中关键信息表现出来的一种图片技术，它的结果并不是字面意思上的获取图片边缘，而是将图片有用的信息勾勒出来，类似素描的结果，但是已经去掉了很多信息。如下所示，一张原始的图片是这样的： 通过边缘检测算法，我们最终得到的图片可能是这样的： 虽然丢掉了颜色和很多细节，但是
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2023-11-14 10:29:59
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