#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std;using namespace cv; Mat img1, img2, img3, img_gray, kernel_x, kernel_y; char win1
转载
2018-10-01 20:42:00
54阅读
点赞
本文主要以代码(java)的形式,修复重构了一种自适应阈值的Canny边缘检测算法。
原创
2022-09-09 06:39:25
597阅读
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
转载
2020-05-03 13:40:00
356阅读
2评论
如果一个像素的梯度大与上限值,则被认为是边缘像素,如果小于下限阈值,则被抛弃;那么如果该点的梯度位于两者之间呢?则当其与高于上限值的像素点连接时我们才保留,否则删除。
转载
2012-04-23 11:12:00
121阅读
2评论
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
转载
2020-05-03 13:41:00
345阅读
2评论
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
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
转载
2020-01-09 13:16:00
157阅读
2评论
目录前言:本篇学习内容:1.阈值操作1.1 固定阈值:threshold()1.2 自适应阈值操作:adaptiveThreshold()参考文献: 前言:笔者目前在校本科大二,有志于进行计算机视觉、计算机图形学方向的研究,准备系统性地、扎实的学习一遍OpenCV的内容,故记录学习笔记,同时,由于笔者同时学习数据结构、机器学习等知识,会尽量根据自己的理解,指出OpenCV的应用,并在加上自己理解
阈值可以被视作最简单的图像分割方法这样的图像分割方法基于图像中物体与背景之间的灰度差异,而且此分割属于像素级的分割。固定阈值操作–threshold()函数–单通道数组double threshold(inoutArray,outputArray,double thresh,double maxval,int type) *第一个参数,输入图像,单通道,8或32位浮点类型的Mat。 *第二
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
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
转载
2023-07-01 11:19:42
90阅读
阈值化 文章目录阈值化1. 阈值化简介2. 固定阈值化2.1函数原型2.2 阈值化类型2.3程序举例3. 自适应阈值化3.1 用途3.2 实现原理3.3 函数原型3.4 用法举例4.otsus's阈值化4.1 otsus's阈值化简介4.2 otsus's 原理4.3 otsus's 算法Opencv实现4.4 otsus's 算法实现5. 参考文献 1. 阈值化简介阈值化是一种图像分割的方法,用
1、简单阈值如同简单阈值的名字一样,这种处理方式也的确比较简单。当像素值高于阈值时,将该像素设为白色或者黑色。OpenCV中使用cv2.threshold()函数来实现。该函数的定义如下:double cv::threshold(InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, in
目标:本节简介: OpenCV中的阈值(threshold)函数: threshold 的运用。 基本理论:
本节的解释出自Bradski与Kaehler的书籍
Learning OpenCV 。 什么是阈值?最简单的图像分割的方法。应用举例:从一副图像中利用阈值分割出我们需要的物体部分(当然这里的物体可以是一
@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
69阅读
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
129阅读
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
转载
2023-08-09 16:25:57
69阅读