# 使用 Java OpenCV 查找线段端点
在计算机视觉领域，线段检测是一个重要的任务，特别是在图像处理中。使用 OpenCV 库，我们可以方便地实现线段检测，以及进一步提取线段的端点。本文将为您介绍如何使用 Java 结合 OpenCV 来查找线段的端点，具体流程以及代码示例。
## 主要流程
整个过程可以分为以下几个步骤：
1. **加载图像**：使用 OpenCV 读取输入图像。
一、环境本文使用环境为：Windows10Python 3.9.17opencv-python 4.8.0.74二、canny原理OpenCV中的Canny边缘检测算法是一种基于图像处理的计算机视觉技术，主要用于检测图像中的边缘。Canny边缘检测算法的原理是通过计算图像中像素点之间的梯度值来寻找边缘。这种方法可以有效地消除噪声，同时保留图像中的主要特征。本文将对Canny边缘检测算法的原理进行详
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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本节用来总结SLAM学习过程中，用到的重要的opencv函数CalcopticalFlowPyrLK()功能使用具有金字塔的迭代Lucas-Kanade方法计算稀疏特征集的光流。void cv::calcOpticalFlowPyrLK (
InputArray prevImg,
InputArray nextImg,
InputArray prevPts,
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2024-10-28 21:05:45
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注释：本文翻译自OpenCV3.0.0 document->OpenCV-Python Tutorials，包括对原文档种错误代码的纠正该章节分为以下四个小节：(一) Contours：Getting Started（轮廓：开始）(二) Contours Features（轮廓特征）(三)&nbs
对于直线检测有很多种方法，目前，接触的检测精度最高的应该LSD，LSD你可以在github上直接获取源码也可以直接在opencv中调用。其中我调试好的LSD源码可以私信我。---->There are many methods for line detection, at present, the contact detection accuracy should be the highes
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2024-07-15 16:32:55
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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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一、角点检测的相关概念二、Harris角点检测——cornerHarris()参考网址: #include "opencv2/opencv.hpp"
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
void main()
{
Mat img = imread("E://3.jpg"
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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目录一、轮廓的绘制的作用二、内容介绍三、代码实现一、轮廓的绘制的作用用于图形分析和处理：轮廓是图像中物体边界的描绘，通过绘制轮廓，我们可以更好地分析和理解图像中的物体和形状。例如，轮廓可用于识别和区分不同的对象、测量物体的面积和周长等。辅助机器视觉和物体识别：轮廓可以帮助计算机视觉系统（如机器人、自动驾驶车辆等）更好地识别和理解其环境。例如，通过轮廓，系统可以识别出不同的人、物体或道路标志。特征提
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2024-06-20 12:40:44
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边缘检测的一般步骤：第一步 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，导数对滤波很敏感，所以一个好的滤波器很有必要第二步 增强：增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值，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在编程过程中可以通过计算梯度幅值来确定第三步 检测：增强后许多点梯度值贼高，但是在特定的应用中，这些点往往不是要找的边缘点，所以要检测，常用的方法是阈值化方
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2024-04-29 12:11:38
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文章目录一、什么是边缘检测&如何边缘检测二、算法理论简介2.1 Sobel算子2.2 canny三、opencv实现3.1 Sobel算子3.2 Canny算法 一、什么是边缘检测&如何边缘检测 边缘是图像强度函数快速变化的地方
如何检测边缘：
建议在求导数之前先对图像进行平滑处理。二、算法理论简介2.1 Sobel算子中心点 f(x, y) 是
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2024-04-01 21:56:29
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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
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.Sobel算子 &n
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2024-03-29 13:31:43
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OpenCV 学习（利用滤波器进行边缘提取）通过低通滤波器，我们可以将图像平滑，相反的，利用高通滤波器可以提取出图像的边缘。Sobel 滤波器Sobel 滤波器是一种有方向性的滤波器，可以作用在 X 方向或 Y 方向。 关于这种滤波器的理论介绍可以参考：https://en.wikipedia.org/wiki/Sobel_operator函数原型如下：void Sobel( InputArra
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2024-01-28 00:30:46
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首先讲一下我对边缘检测原理的理解。一共分4步进行理解图像数据检测数据形成数据展示数据图像数据
想要处理图像，首先要了解图像在内存中是如何存储的。图像是以矩阵的形式进行存储，类似一个表格，图像大小代表了表格的几行几列，每一个格子为一个像素点，像素点代表了这一个点的颜色。像素点有多种类型，单通道（灰色），3通道（RGB）等，不同的类型所占据的字节数也可能是不一致的。
检测数据
此文的所
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2024-04-01 15:16:26
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在我们进行图像处理的时候，有可能需要对图像进行细化，提取出图像的骨架信息，进行更加有效的分析。 图像细化（Image Thinning），一般指二值图像的骨架化（Image Skeletonization） 的一种操作运算。 所谓的细化就是经过一层层的剥离，从原来的图中去掉一些点，但仍要保持原来的
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2024-05-21 16:08:39
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