一、边缘提取常用算子1、sobel算子边缘检测//Sobel梯度算子
void imageSobel(){
const char* name = "lena.tif";
IplImage* image = cvLoadImage(name, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
if (image == NULL){
printf("image load failed.\n
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2024-06-29 20:23:56
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Canny算子是John.F.Canny于20世纪80年代提出的一种多级边缘检测算法。该算子最初的提出是为了能够得到一个最优的边缘检测，即：检测到的边缘要尽可能跟实际的边缘接近，并尽可能的多，同时，要尽量降低噪声对边缘检测的干扰。是一个很好的边缘检测器，很常用也很实用的图像处理方法。总共可以分为五步：高斯模糊GaussianBlur。将输入的彩色图像进行高斯模糊来去掉噪声灰度转换cvtColor。
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2024-08-14 11:59:20
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Canny边缘检测的概念 OpenCV函数用于：cv2.Canny() 步骤：高斯模糊 - GaussianBlur灰度转换 - cvtColor计算梯度 – Sobel/Scharr非最大信号抑制高低阈值输出二值图像Canny边缘检测：是一种流行的边缘检测算法。它是由约翰·F·坎尼于1986年开发的。这是一个多阶段的算法。1、降噪由于边缘检测对图像中的噪声很敏感，第一步是用5x5高斯滤波器去除图
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2024-03-04 12:04:45
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轮廓发现简介：轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法，所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果。可以用图像二值化得到二值化图像进行轮廓发现，也可以先边缘提取然后轮廓发现。完整代码import cv2 as cv
import numpy as np
#边缘提取
def egde_demo(image):
blurred=cv.GaussianBlur(image,(3
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2024-04-03 14:30:27
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算法介绍Canny是边缘检测算法，在1986年提出是一个很好的边缘检测器很常用也很好用的图像处理方法## 算法实现步骤高斯模糊 GaussianBlur()
灰度转换 cvtColor
计算梯度 Sobel\ScharrKaTeX parse error: Undefined control sequence: \ at position 75: … \end{bmatrix} \̲ ̲KaTeX
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2023-12-27 21:18:17
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上一章节，我们在使用图像轮廓发现的时候使用了图像边缘检测，一次来提高图像轮廓发现的准确率。事实上在计算机的各个领域都有图像边缘检测的身影。边缘检测一大优点就在于可以大幅度减少数据量，并且提出可以认为不相关的信息，保留了图像的结构属性。边缘检测的方法有很多，但是绝大部分都可以分为两大类，第一类是基于搜索，也就是通过寻找图像一阶导数中的最大值和最小值来检测边界，通常是定位在梯度最大的方向。其次是
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2024-04-22 14:56:19
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图像像素、属性获取： OpenCV读取图像后，可以通过图像的像素坐标来对图像像素值进行访问。我们知道OpenCV读取彩色图像的通道顺序为BGR排序：获取图像坐标(100, 100)的像素值：import cv2
img = cv2.imread('./data/messi5.jpg')
# get the value from coordinate
pixel_value = img[100
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2024-02-17 10:33:20
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相对来说，如下链接是此文的高阶方案版本，做对比是极好的。[Object Tracking] Contour Detection through Tensorflow running on smartphone 纸张四角的坐标未知或难以准确标注的情况 这种场景可能是小屏幕应用，或是原始图像就很小，比如我这里用的这个300x400例子，点坐标很难精确标注。这种情况下一个
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2024-07-17 13:13:25
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# 获取边缘点位坐标在Java中的实现
在计算机视觉领域，边缘检测是一项常见的任务，它可以帮助我们识别图像中的边缘信息，从而进一步进行目标检测、物体识别等工作。在Java中，我们可以使用OpenCV库来实现获取图像的边缘点位坐标。
## OpenCV简介
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它可以帮助我们处理图像和视频数据。OpenCV提供了丰富的功能，包括图像处理、特征检测、目标跟踪等。
原创
2024-05-26 04:33:46
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以下这一节不会再像之前那样详细介绍，主要是以理解概念为主，关于API介绍或者程序在视频中都有，以后用到知道去哪里找即可。（一）拉普拉斯算子作为一个卷积核，这是一个二阶的算子，是用来提取边缘的，主要是利用一阶导数最大的地方二阶导数为0这个特征来进行边缘提取，但是这个算子的噪声很明显。处理的流程：先高斯模糊去掉噪声，在转换为灰度图像，在拉普拉斯二阶导数计算，取绝对值，显示结果。（二）canny算子这是
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2024-03-27 09:24:17
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首先，我们来开一下计算机是如何检测边缘的。以灰度图像为例，它的理论基础是这样的，如果出现一个边缘，那么图像的灰度就会有一定的变化，为了方便假设由黑渐变为白代表一个边界，那么对其灰度分析，在边缘的灰度函数就是一个一次函数y=kx，对其求一阶导数就是其斜率k，就是说边缘的一阶导数是一个常数，而由于非边缘的一阶导数为零，这样通过求一阶导数就能初步判断图像的边缘了。通常是X方向和Y方向的导数，也就是梯度。
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2024-04-14 16:19:40
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录一、Canny边缘检测1、检测步骤2、代码展示3、效果对比图及说明二、图像轮廓检测1、cv2.findContours(img,mode,method)2、效果展示 一、Canny边缘检测1、检测步骤1）使用高斯滤波器，以平滑图像，滤掉噪声。2）计算图像中每个像素点的梯度强度和方向3）应用非极大值（Non-Maximum S
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2024-09-29 11:01:01
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目录
边缘检测
边缘检测算子
Canny算子
图像平滑
灰度转化
图像梯度
非最大抑制
双阈值求可能边
边界跟踪
API
代码
结果
边缘检测
我们抠图的过程其实就是找图像中某个实例（例如人）的边缘的过程，所以，我们的边缘检测，其实就是检测图像中的实例的边缘。
那现在就有一个问题了，我们人是怎么区分边缘的呢？
我们
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2024-03-19 00:01:16
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本章我们看下Pavlidis细化算法，参考资料http://www.imageprocessingplace.com/downloads_V3/root_downloads/tutorials/contour_tracing_Abeer_George_Ghuneim/theo.htmlComputer VisiAlgorithms in Image Algebra，second edition 该
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2024-04-24 14:44:18
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【OpenCV（C++）】图像变换：边缘检测边缘检测的步骤Canny算子Sobel算子Laplacian算子scharr滤波器 边缘检测的步骤滤波 边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数通常对噪声很敏感，因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。增强 增强边缘的基础是确定图像各点邻域的变化值。增强算法可以将图像灰度点邻域强度值有显著变化的点凸显出来。检测 经过增强的
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2024-04-05 07:57:04
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图像边缘检测的概念和大概原理可以参考我的另一篇博文，链接如下：这篇博文介绍利用OpenCV的库函数Sobel()对图像作边缘检测。先对Sobel算子进行大概介绍：1 sobel算子是以一阶微分为基础的边缘检测，是通过离散微分方法求取图像边缘的边缘检测算子，它在水平方向和垂直方向上对图像作边缘检测运算。2 Sobel算子结合了高斯平滑滤波的思想，将边缘检测滤波器尺寸由ksize * 1改进
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2024-04-30 14:15:03
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1.参考资料 https://www.codeproject.com/Articles/99457/Edge-Based-Template-Matching用opencv编写的形状匹配算法，但不具旋转和缩放功能。著名机器视觉软件Halcon 的开发人员出版的一本书2.Machine Vision Algorithms and Applications [Carsten Steger, M
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2024-01-05 14:12:02
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图像处理算法中，边缘检测是非常有用的。。对提取目标区域特别有用。所研究的数字图像的边缘，一般都在像素值较为剧烈的区域 。利用边缘检测算法可在大幅降低图像的同时，保留图像的系统结构特性。因此边缘检测算子也可在视为一种“滤波算法”，只保留了图像的边缘结构信息。 边缘检测算子一般分为三个步骤。&nb
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2023-07-26 21:55:38
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1.图像边缘填充1.1卷积边界问题图像卷积的时候边界像素不被卷积操作，原因在于边界像素没有完全跟kernel重叠，只有当3X3的滤波时候有一个像素的边缘没有被处理，5x5滤波的时候有两个像素边缘没有处理。1.2.处理边缘在卷积开始之前增加边缘像素，填充的像素值为0或者RGB黑色，比如3x3在四周各填充1各像素的边缘，这样就确保图像的边缘被处理，在卷积处理hi后再去掉这些边缘，openCV中默认的处
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2024-03-15 19:55:01
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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
