写在前面这里，我们将Laplacian算子-Log算子-Dog算子合在一篇博文写，为什么呢？因为这3个算子有非常大的关联性：Dog算子可以近似Log算子，而Log(Laplacian of gaussain)算子的基础是Laplacian算子。所以合在一起写更加方便，也更加能够突出这种关联性和递进的关系。值得说明的是：区别于Roberts算子、prewitt算子、sobel算子；Laplacian
边缘检测的改进：一、边缘检测方法是以使用较小的算则为基础的，Marr和Hildreth证明了：（1）灰度变化与图像尺寸无关，因此他们的检测要求使用不同尺寸的算子；（2）灰度的突然变化会在一阶导数中引起波峰或波谷，或在二阶导数中等效地引起零交叉。根据这些建议，边缘检测算子应有两个显著特点：（1）能计算图像中每一点处的一阶导数或二阶导数的数字近似的微分算子；（2）能被“调整”以便在任何期望的尺寸上起作
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2023-12-10 11:54:22
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背景引言本节主要介绍提取低层次特征信息的方要方法。在有些情形下，这些信息对理解图是足够的。但是，低层次特征提取函数的目的通常是为更高级分析提供信息。用于边界，角点和运动提取的方法，非常具有Robustness以及性能特久所必备的特性。基本概述低层次特征是不需要任何形状/空间关系的信息就可以从图像中自动提取的基本特征，如：常用地阈值方法就是作为点处理的一种低层次特征提方式。所有低层次方法都可以应用于
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2024-08-09 11:42:35
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DIP第三章作业鉴于LoG算法在历史中的地位，进行较深入的实验研究。探讨不同σ对LoG算法的影响。图像Chapter3_1.pgm计算公式（*表卷积）见(1) 1)取σ =1.2然后求零交叉的结果2)取σ =2.8的然后求零交叉的结果3)讨论和结论：零交叉对σ的依赖性软件平台Python3.6 + OpenCV4.4.0LoG原理LoG边缘检测算子是David Court
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2024-07-31 17:22:08
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图象边缘检测中边界闭合性的分析与探讨
摘 要 在图象边缘检测中往往要求所检测到的边缘具有封闭特性，本文详细地分析了目前常用的两种算法：哈夫变换和Canny边缘检测算法，最后，探讨边缘算子应满足的准则。
关键词 边缘检测；闭合性；哈夫变换；Canny算子
1引言
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2024-08-27 14:52:01
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Canny算法步骤①高斯模糊 - GaussianBlur②灰度转换 - cvtColor③计算梯度 – Sobel/Scharr④非最大信号抑制⑤高低阈值输出二值图像——高低阈值比值为2:1或3:1最佳代码演示# Canny算子def Canny_demo(image): blur = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0) gray ...
原创
2022-11-22 14:25:02
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目录 学习目标Canny 边缘检测原理1.噪声抑制(噪声去除)2.梯度计算3.非极大值抑制4.双阈值检测(滞后阈值)5.边缘连接Canny 边缘检测步骤Canny 边缘检测的OpenCV实现 不同阈值的边缘检测效果学习目标了解Canny边缘检测的概念学习掌握函数cv2.Canny()的用法Canny 边缘检测原理 &nb
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2024-06-11 10:48:00
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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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作者：小海马EDTER: Edge Detection with Transformer代码：https://github.com/MengyangPu/EDTER论文：https://arxiv.org/abs/2203.08566卷积神经网络通过逐步探索上下文和语义特征，在边缘检测方面取得了重大进展。然而，随着感受野的扩大，局部细节逐渐被抑制。最近，vision transformer在捕获远
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2024-01-17 10:45:48
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图像处理Author：louwillMachine Learning Lab从本文开始，笔者计划花一些时间对传统的图像分割算法进行一个系统的梳理，叙述方式仍然是以原理阐述和代码实现为主。谈到图像分割算法，现在基本上言必称深度学习。这也无可厚非，毕竟大环境和研究趋势如此。但回过头来，我们有必要对传统的图像处理算法有一个基本的了解。本文的主要内容是对基于边缘检测的图像分割算法进行介绍。主要叙述内容包括
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2024-01-05 23:39:44
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import cv2img = cv2.imread('../data/1.jpg')c1 = cv2.Canny(img, 128, 200)c2 = cv2.Canny(img, 32, 128)cv2.imshow('c1', c1)cv2.imshow('c2', c2)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()cv2.imwrite('...
原创
2022-09-23 11:02:06
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# 使用Python实现自适应边缘检测
自适应边缘检测是一种在图像处理和计算机视觉中广泛使用的技术。通过调整算法以适应不同的图像条件，自适应边缘检测能够有效地识别和提取图像中的边缘。本文将为你详细介绍如何使用Python来实现自适应边缘检测的过程。
## 整体流程
下面是实现自适应边缘检测的整体流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-21 03:22:53
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#@date: 2014-06-20
#@author: gerui一、一阶微分边缘算子 1. 一阶微分边缘检测算子也称梯度边缘算子。 2. 梯度的模值大小提供了边缘的强度信息，梯度的方向提供了边缘趋势信息，因为梯度方向始终是垂直于边缘的方向。 3. 用有限差分进行梯度近似。二、二阶微分边缘算子 1. 二阶微分边缘检测算子，它是利用图像在边缘处的阶跃性导致图像二
1. Sobel算子的边缘检测实现1.1. 边缘检测概念所谓边缘是指其周围像素灰度急剧变化的那些象素的集合，它是图像最基本的特征。边缘存在于目标、背景和区域之间，所以，它是图像分割所依赖的最重要的依据。由于边缘是位置的标志，对灰度的变化不敏感，,因此，边缘也是图像匹配的重要的特征。边缘检测和区域划分是图像分割的两种不同的方法，二者具有相互补充的特点。在边缘检测中，是提取图像中不连续部分的特征，根据
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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10.1 Python图像处理之边缘算子-Sobel算子、Roberts算子、拉普拉斯算子、Canny算子、Prewitt算子、高斯拉普拉斯算子 文章目录10.1 Python图像处理之边缘算子-Sobel算子、Roberts算子、拉普拉斯算子、Canny算子、Prewitt算子、高斯拉普拉斯算子1 算法原理1.1 Sobel 算子1.2 Roberts 算子1.3 拉普拉斯(Laplacian)
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2024-06-09 11:34:50
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图像边缘信息主要集中在高频段，通常说图像锐化或检测边缘，实质就是高频滤波。我们知道微分运算是求信号的变化率，具有加强高频分量的作用。在空域运算中来说，对图像的锐化就是计算微分。对于数字图像的离散信号，微分运算就变成计算差分或梯度。图像处理中有多种边缘检测（梯度）算子，常用的包括普通一阶差分，Robert算子（交叉差分），Sobel算子等等，是基于寻找梯度强度。拉普拉斯算子（二阶差分）是基于过零点检
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2023-11-16 11:15:49
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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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