之前的坑少程序后面工作后接触到在补例程，我还是重点学习工作要用的吧，比如边缘检测。这个帖子费时有点久，所有东西本人都亲自过了一遍。1.基本概念边缘检测是图像处理与计算机视觉中的重要技术之一，其目的是检测识别出图像中亮度变化剧烈的像素点构成的集合。图像边缘的正确检测有利于分析目标检测、定位及识别，通常目标物体形成边缘存在以下几种情形：<1>目标物呈现在图像的不同物体平面上，深度不连续&l
边缘检测1、边缘检测即图像差分2、常见边缘检测算子包括Robert算子， Sobel算子， LoG算子等， 其中Sobel算子最为常用， LoG 是先进行高斯滤波再进行Laplacian3、二维图像的边缘具有强度和方向两个性质4、Canny算子的基本优点在于检测准确、 对噪声稳健，在实际中广泛应用Sobel算子边缘检测//Sobel算子边缘检测
void photoSobel(const cv::
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2024-03-22 13:59:31
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严格的说，梯度计算需要求导数。但是图像梯度的计算，是通过计算像素值的差得到梯度的近似值。图像梯度表示的是图像变化的速度，反映了图像的边缘信息。边缘是像素值快速变化的地方。所以对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大；对于图像中较平滑的部分，其灰度值变化较小，梯度值也较小。为了检测边缘，我们需要检测图像中的不连续性，可以使用图像梯度来检测不连续性。但是，图像梯度也会受到噪声的影响，因此建议
原创
2021-02-04 20:51:58
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严格的说，梯度计算需求导数。但图像
原创
2023-01-01 09:50:10
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1 图像边缘 OpenCV 之 图像平滑 中的“平滑”，从信号处理的角度看，是一种"低通滤波"，图像边缘是 像素值变化剧烈 的区域 (“高频”)，可视为一种 "高通滤波"，对应的场景如下： 1) 深度的不连续 (物体处在不同的物平面上) 2
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2023-07-27 22:08:52
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# 如何使用Java实现OpenCV图像边缘检测
欢迎来到本篇教程，我将向你介绍如何使用Java编程语言实现OpenCV图像边缘检测。在开始之前，确保你已经安装了Java编程环境和OpenCV库。
## 整体流程
下面是我们实现OpenCV图像边缘检测的整体流程，可以用表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 加载图像 |
| 步骤二 | 转换为灰
原创
2023-07-18 17:33:46
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边缘(edge)是指图像局部强度变化最显著的部分。主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间，是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础。图像强度的显著变化可分为：阶跃变化函数，即图像强度在不连续处的两边的像素灰度值有着显著的差异线条（屋顶）变化函数，即图像强度突然从一个值变化到另一个值，保持一较小行程后又回到原来的值图像的边缘有方向和幅度两个属性,沿边缘方向像素变化
原创
精选
2023-04-19 19:22:38
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一、边缘检测边缘(edge)是指图像局部强度变化最显著的部分。主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间，是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础。图像强度的显著变化可分为：阶跃变化函数，即图像强度在不连续处的两边的像素灰度值有着显著的差异；线条（屋顶）变化函数，即图像强度突然从一个值变化到另一个值，保持一较小行程后又回到原来的值。图像的边缘有方向和幅度两个属性,沿
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2024-04-26 15:58:07
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边缘检测边缘检测的目的是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。这些包括：深度上的不连续，表面方向的不连续，物质属性变化和场景照明变化。边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个研究领域。图像边缘检测大幅度的减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。一阶的有Roberts Cross算子，Sobel算子，而二阶
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2023-08-31 13:30:16
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1.OpenCV中Canny函数详解Canny函数利用Canny算法来进行图像的边缘检测。void Canny(InputArray image,OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize=3,bo
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2024-07-05 15:50:19
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在上一节中都是采用一阶差分(导数)，进行的边缘提取。 也可以采用二阶差分进行边缘提取，如Laplacian算子，高斯拉普拉斯(LoG)边缘检测， 高斯差分(DoG)边缘检测，Marr-Hidreth边缘检测。这些边缘提取算法详细介绍如下： 1. Laplacian算子 Laplacian算子采用二阶导数，其计算公式如下：(分别对x方向和y方向求二阶导数，并求和)&nbs
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2023-08-10 04:49:29
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对于图像的处理，基本的步骤是这样的： step1.取得图像数据 step2.将图像进行平滑处理 step3.进行边缘检测，阈值分析 step4.进行形态学的操作 step5.获取某些特征点 step6.分析数据利用opencv的Canny函数就可以进行边缘检测。官网参见https://docs.opencv.org/3.4.1/da/d22/tutorial_py_canny.html测试一下#
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2024-04-29 14:51:12
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在进行图像识别时，常需要检测图像的边缘信息。即边缘灰度值急剧变化的地方，一般是北京和前景物体的交界处。由于边缘处的灰度值急剧变化特性，可以利用离散数列的差分(相当于连续函数的导数)来识别边缘。目前常用的边缘检测算法大多数是通过梯度方向导数求卷积的方法，常用的卷积算子有常用卷积算子：Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Scharr算子、canny边缘检测算法非常用卷积算子：Lap
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2024-03-25 18:14:15
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概念讲解：边缘检测算法是基于图像强度的一阶和二阶微分操作，但是操作时的导数对噪声比较敏感，所以边缘检测算法需要对源数据进行对应的处理，通常采用滤波来消除噪声。我们可以先进行高斯模板卷积，再使用高斯平滑滤波器降低噪声。代码展示：#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
int
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2023-11-23 13:15:02
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前言：本来是准备系统学习一遍OpenCvSharp的，但由于工作需要，所以决定问题导向，先走出第一步，深究边缘检测算法。目录1.定义2.影响因素3.检测方法3.1 基于搜索3.2 基于零交叉4.常用边缘检测算法 4.1 Sobel4.2 Scharr(Sobel的优化)22/4/19更新：理解一下canny边缘算法： 1.定义边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题
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2024-04-24 09:59:17
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作者：姚童，Datawhale优秀学习者，华北电力大学严格的说，梯度计算需要求导数。但是图像梯度的计算，是通过计算像素值的差得到梯度的近似值。图像梯度表示的是图像变化的速度，反映了图像的边缘信息。边缘是像素值快速变化的地方。所以对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大；对于图像中较平滑的部分，其灰度值变化较小，梯度值也较小。为了检测边缘，我们需要检测图像中的不连续性，可以使用图像梯度来检
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2023-12-11 09:34:04
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Throughout this Nanodegree Program, we will be using Python with OpenCV for computer vision work. OpenCV stands for Open-Source Computer Vision. 主页：https://opencv.org/canny算法边缘检测：识别图像中物体的边界，是opencv中的一
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2024-03-01 19:13:40
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最近由于项目需要，需要做一些边缘检测相关的工作。于是把最近几天的学习内容做一下整理。①.基本原理在图像处理和计算机视觉中，边缘检测被广泛使用。其目的在于标识出数字图像中亮点变化明显的点，进而提取出有用的信息。通常情况下我们可以将数字图像表示为二位数组，而概二位数组中每个元素的值则对应着图像各个像素点的灰度值。而边缘检测的根本原理是通过算法将该数组中各个数据邻域内数值变化大的数据元素进行突出显示，而
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2024-04-23 15:42:40
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1 简介目的提出基于蚂蚁算法的图像分割技术,解决传统的图像分割算法分割图像的效果不理想、不能满足图像分割要求等问题。方法将图像的灰度、梯度和邻域特征组合成蚂蚁,通过MATLAB实现蚁群图像分割算法对图像的外廓提取。结果与结论相对于传统的图像分割算法,基于蚂蚁算法的图像分割算法的外廓提取具有更高的仿真精度,得到的图形外廓更为理想。蚁群算法是由意 大利科 学 家A.Col
原创
2021-12-10 20:35:04
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一、实验目的1. 熟练掌握几类锐化滤波器2. 利用MATLAB 程序进行图像锐化增强3. 了解边缘检测的概念以及和图像边缘增强锐化的关系4. 熟练掌握边缘检测方法5. 利用MATLAB 程序进行图像边缘检测二、实验设备计算机三、实验内容1. 调入数字图像，分别用robert 、laplacian 、prewitt ，sobel算子进行计算机图像锐化处理2.&
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2024-05-14 13:07:35
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