Canny边缘检测算法一直是边缘检测的经典算法。下面详细介绍Canny边缘检测算法的原理以及编程实现。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）边缘检测方法，也属于先平滑后求导数的方法。
咸鱼K210体验笔记—人脸检测 写在前面：本人非专业人员，仅为此类爱好者。分享一下新手在体验K210的过程。入门踩坑(各种跳坑)，希望大佬帮忙填上一二~。（所选设备都是K210。都想体验一下。欢迎大佬指点。）因为之前有些硬件使用基础所以K210只使用视觉相关功能。人脸检测，简单来说就是告诉你将一幅图片中哪些是人脸。构造函数首先简单介绍一下 K210 的 KPU。KPU 是 K210 内部一个神经
Title: MixFormerV2: Efficient Fully Transformer TrackingPaper: https://arxiv.org/pdf/2305.15896.pdfCode: https://github.com/MCG-NJU/MixFormerV2导读本文主要介绍了一种基于Transformer的目标跟踪框架。传统的三阶段模型范式，即特征提取、信息交互和位置估
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2024-09-25 13:20:59
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硬件背景 如上图所示，k230 的 RTC 是在 PMU 子系统下边的，并且 RTC 的中断会通过 PMU 向 CPU 传递，特别的在PMU下有相应的 INT 管脚，可通过 INT 管脚检测外部事件，然后触发 OUT 输出，如检测外部按键长按后，OUT 控制总电源的使能完成系统上电。比如使用 INT ...
本文介绍了在K230开发板上实现视频录制与回放的方法。主要内容包括： 硬件准备：需K230开发板、摄像头(推荐OV2640)、SD卡等设备 视频格式：采用MJPEG格式，将每帧保存为独立JPEG图像 实现步骤： SD卡挂载与初始化 视频录制：通过摄像头采集JPEG帧并写入文件 视频回放：从文件读取并逐帧显示 应用示例：构建带状态显示的视频记录仪 优化技巧：包括文件大小控制和环形缓冲管理 该方法适用于嵌入式监控系统等应用场景，但需注意K230缺乏硬件编解码支持，性能受限。
硬件背景 如上图所示，k230 的 RTC 是在 PMU 子系统下边的，并且 RTC 的中断会通过 PMU 向 CPU 传递，特别的在PMU下有相应的 INT 管脚，可通过 INT 管脚检测外部事件，然后触发 OUT 输出，如检测外部按键长按后，OUT 控制总电源的使能完成系统上电。比如使用 INT ...
第十三章 显示画面-K230图形显示与人机交互 本章目标： 掌握 K230 上驱动各类显示屏的方法，学会使用 LCD 屏幕（TFT）、OLED 屏幕 进行图像、文本、图形的显示，实现本地人机交互界面，完成“从摄像头采集 → 处理 → 显示”的完整视觉闭环。1. 显示设备概述在嵌入式系统中，常见的显示 ...
第十六章 几种图像处理方式-K230图像增强与特征提取? 本章目标：
掌握 K230（CanMV）平台上 image 模块提供的多种图像处理方法，学会对摄像头采集的图像进行灰度化、二值化、滤波、边缘检测、形态学操作、几何变换等处理，为后续的 AI 推理、目标识别、机器视觉应用提供预处理支持。1. 图像处理基础1.1 图像处理的作用在嵌入式视觉系统中，图像处理用于：降噪：提升图像质量增强对比度：便于
K230音频处理方案 摘要：K230开发板在音频处理方面功能有限，更适合作为音频采集终端而非独立
第十二章 摄像头的使用-K230图像采集与视觉应用实战 本章目标：
掌握 K230 上摄像头（Camera）的完整使用流程，学会通过 MicroPython（CanMV 风格）进行图像采集、参数配置、图像保存与显示、AI 推理集成，实现从“看到”到“理解”的完整视觉链路。1. 开发准备：硬件与固件1.1 硬件要求K230 开发板（如 CanMV-K230）摄像头模组：推荐 OV2640（DVP 接
第三章 PWM控制-K230精准时序输出 本章目标： 掌握 K230 的 PWM（脉宽调制）系统架构，理解频率、占空比、分辨率等核心概念，学会在 MicroPython 中配置和使用 PWM 模块，实现 LED 呼吸灯、舵机控制、电机调速、音频输出 等经典应用。1. PWM 基础概念1.1 什么是 ...
合和故障日志记录；6) 常见问题解决方案。通过合理配置看门狗，可以有效提升K230系统的可靠性和自动恢复能力。
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
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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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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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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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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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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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