#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std;using namespace cv; Mat img1, img2, img3, img_gray, kernel_x, kernel_y; char win1
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2018-10-01 20:42:00
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Canny函数利用Canny算法来进行图像的边缘检测。C++:
void Canny(InputArray image,OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize=3,bool L2gradient=false )
第一个参数，InputArray类型的image，输入图像，即源图像，填
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2020-05-03 13:40:00
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1 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
2 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
3 #include <stdlib.h>
4 #include <stdio.h>
5
6 using namespace cv;
7
8 /// 全局变量
9
10 Mat sr
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2020-01-09 13:16:00
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1 #include<opencv2/core/core.hpp>
2 #include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
3 #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
4 #include<opencv2/objdetect.hpp>
5 #include&l
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2020-05-03 13:41:00
345阅读
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canny对边缘进行检测，有三个原则：1、信噪比原则：以低的错误率检测边缘，也即意味着需要尽可能
原创
2022-05-23 16:40:12
163阅读
Canny算法:流程：噪声去除：高斯滤波计算图像梯度：sobel算子，计算梯度大小和方向非极大值抑制
原创
2022-06-01 17:43:26
264阅读
import cv2 as cvimport numpy as npcanny运算步骤：5步1. 高斯模糊 - GaussianBlur2. 灰度转换 - cvtColor3. 计算梯度 - Sobel/Scharr4. 非极大值抑制5. 高低阈值输出二值图像非极大值抑制：算法使用一个3×3邻域作用在幅值阵列M[i,j]的所有点上；每一个点上，邻域的中心像素M[i,j]与沿着梯度线的两个元素进行比
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2023-07-01 11:19:42
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初学OpenCV图像处理的小伙伴肯定对什么高斯函数、滤波处理、阈值二值化等特性非常头疼，这里给各位分享一个小项目，可通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点，也可对各位调参、测试有一定帮助，项目演示效果如下：1、导入库文件 这里主要使用PySimpleGUI、cv2和numpy库文件，PySimpleGUI库文件实现GUI可视化，cv2库文件是Python的OpenCV接口文件，numpy库文
Canny边缘检测1986年，J.Canny将Laplace滤波器理论改进为现在我们最常用的边缘检测方法-Canny边缘检测方法。在Canny算法中，先在x和y方向上球一阶导数，然后将它们组合成四个方向的导数。然后将求得的方向导数的局部最大值的点作为组成边缘的候选点。 该算法采用了两个阈值来获取边缘点，一个较大值和一个较小值。如果一个像素的梯度大于较大值就接受低于较小值就放弃，介于两者之间，则当他
今天学习下 Canny检测，具体的算法介绍在代码中展示。import cv2import numpy as
原创
2022-12-14 16:21:16
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#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include #include #include using namesp
原创
2022-09-09 00:04:14
70阅读
函数定义 图像上下阈值的确定是一门技术活#include <vector>
#include <stdio.h>
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
Mat Img = imread("../picture/pic.jpg");
原创
2023-05-28 00:44:25
188阅读
@TOC(Canny边缘检测)Canny边缘检测Canny边缘检测是一种使用多级边缘检测算法检测边缘的方法。OpenCV提供了函数cv2.Canny()实现Canny边缘检测。Canny边缘检测基础Canny边缘检测分为如下几个步骤：去噪。噪声会影响边缘检测的准确性，因此首先要将噪声过滤掉。计算梯度的幅度与方向非极大值抑制，即适当地让边缘“变瘦”确定边缘。使用双阈值算法确定最终的边缘信息高斯滤波去
原创
精选
2022-05-24 11:23:12
819阅读
Canny边缘检测 Canny边缘检测是一种使用多级边缘检测算法检测边缘的方法。 OpenCV提供了函数cv2.Canny()实现Canny边缘检测。 Canny边缘检测基础 Canny边缘检测分为如
原创
2022-06-01 10:21:00
742阅读
int main(){ Mat src = imread("test.jpg"); Mat src1 =
原创
2022-08-16 16:57:07
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转化成灰度图 → blur 函数进行图像模糊降噪 → canny 函数进行边缘检测。 #include <
原创
2022-09-08 11:20:47
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目录1.图像的读取和显示 2.视频的读取3.截取部分图像数据 4.颜色通道的提取 5.边界填充 6.数值计算7.图像融合 8.图像阈值基于对学校所学课程的完善和补充(老师摆大烂)，在寒假决定自学opencv，将学习过程以笔记形式上传至csdn方便以后复习。学习过程主要参考唐宇迪老师的opencv实战课程，此笔记参考网络相关资料，因为opencv方面
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2023-08-09 16:25:57
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一：Canny算法介绍Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是：好的检测- 算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘。好的定位- 标识出的边缘要尽可能与实际图像中的实际边缘尽可能接近。最小响应- 图像中的边缘只能标识一次，并且可能存在的图像噪声不应标识为边缘。1.高斯模糊--GaussianBlur 消除噪声。 一般情况下，使用高斯平滑滤波器卷积降噪。，因为canny
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2018-07-06 18:19:00
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一、OpenCV-Python 中 Canny() 参数"""cv2
原创
2022-08-09 13:30:35
1174阅读
2.jpg cv::Mat imageSource = cv::imread("D:/bb/tu/2.jpg",0); cv::namedWindow("原图像"); cv::imshow("原图像",imageSource); cv::Mat image; cv::GaussianBlur(ima
原创
2022-01-25 14:06:41
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