1. Sobel 算子检测Sobel 算子是高斯平滑和微分运算的组合，抗噪能力很强，用途也很多，尤其是效率要求高但对细纹理不是很在意的时候。对于不连续的函数，有：假设要处理的图像为I，在两个方向求导。水平变化：用奇数大小的模板对图像I卷积，结果为Gx。例如，当模板大小为3时，Gx为： 垂直变化：用奇数大小的模板对图像I卷积，结果为Gy。例如，当模板大小为3时，Gy为：在图像的每个点，结合
canny边缘检测Canny边缘检测于1986年由JOHN CANNY首次在论文《A Computational Approach to Edge Detection》中提出，就此拉开了Canny边缘检测算法的序幕。Canny边缘检测是从不同视觉对象中提取有用的结构信息并大大减少要处理的数据量的一种技术，目前已广泛应用于各种计算机视觉系统。Canny发现，在不同视觉系统上对边缘检测的要求较为类似，
转载
2024-01-09 17:55:52
102阅读
Sobel算子检测方法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好，sobel算子对边缘定位不是很准确，图像的边缘不止一个像素；当对精度要求不是很高时，是一种较为常用的边缘检测方法。 OpenCV中sobel过滤因子的原型为void cv::Sobel( InputArray _src, OutputArray _dst, int ddepth, int dx, in
转载
2024-02-09 23:21:50
266阅读
原理Canny边缘检测是一种常用的边缘检测算法。由 John F. Canny提出这是一个多阶段的算法，我们将经历每个阶段。1.降低噪音由于边缘检测容易受到图像中噪声的影响，第一步是用5x5高斯滤波器去除图像中的噪声。我们在前几章已经见过了。2.寻找图像的强度梯度然后对平滑后的图像进行水平方向和垂直方向的Sobel核滤波，得到水平方向(Gx)和垂直方向(Gy)的一阶导数。这两幅图像中，我们可以发现
转载
2024-04-03 10:05:30
232阅读
引言计算机中的目标检测与人类识别物体的方式相似。作为人类，我们可以分辨出狗的形象，因为狗的特征是独特的。尾巴、形状、鼻子、舌头等特征综合在一起，帮助我们把狗和牛区分开来。同样，计算机能够通过检测与估计物体的结构和性质相关的特征来识别物体。其中一个特征就是边缘。在数学上，边是两个角或面之间的一条线。边缘检测的关键思想是像素亮度差异极大的区域表示边缘。因此，边缘检测是对图像亮度不连续性的一种度量。So
转载
2024-03-02 09:20:01
100阅读
opencv-python 学习笔记（8） ------边缘检测8.1 原理 边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是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。 图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。边缘检测可以划
转载
2023-09-13 10:44:36
209阅读
边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是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。 这些包括（i）深度上的不连续、（ii）表面方向不连续、（iii）物质属性变化和（iv）场景照明变化。 边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个研究领域。图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构
转载
2023-09-08 23:26:43
183阅读
边缘检测（英语：Edge detection）是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是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。这些包括（i）深度上的不连续、（ii）表面方向不连续、（iii）物质属性变化和（iv）场景照明变化。 边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征检测中的一个研究领域。1 边缘检测的基本原理图像边缘是图像最基本的特征，
转载
2023-08-07 15:33:28
466阅读
边缘检测 - Edge Detection总览边缘(edges)基于梯度 (gradient)的边缘检测检测不连续性(detection of discontinuities)1D2D梯度强度阈值 (threshold)噪声影响其他算子(不同核)基于零交叉(zero-crossing)的边缘检测更高阶的导数Laplacian of a Gaussian (LoG)边缘细化和链接(edge thi
转载
2024-06-03 21:38:00
84阅读
边缘检测是一种图像处理技术，用于识别图像中目标或区域的边界(边缘)。边缘是图像中最重要的特征之一。我们通过图像的边缘来了解图像的基本结构。因此，计算机视觉处理管道在应用中广泛地使用边缘检测。1.如何检测边缘?边缘的特征是像素强度的突然变化。为了检测边缘，我们需要在邻近的像素中寻找这些变化。来吧，让我们探讨一下OpenCV中可用的两种重要边缘检测算法的使用:Sobel边缘检测和Canny边缘检测。我
转载
2023-08-16 23:27:49
320阅读
说明共用了两种方法进行检测
方法1: 使用opencv的canny进行边缘检测，在此之前先变灰和加入高斯模糊方法2: 对图片二值化，随后找到关键点，并在空白画板画关键点代码import cv2 as cv
import numpy as np
# 读路径下的图片
img = cv.imread("./cat.jpg")
# 创建纯黑画板
blank = np.zeros(img.shape, dt
转载
2023-07-07 23:34:00
247阅读
边缘在人类视觉和计算机视觉中均起着重要的作用。人类能够仅凭一张背景剪影或一个草图就识别出物体类型和姿态。其中OpenCV提供了许多边缘检测滤波函数，这些滤波函数都会将非边缘区域转为黑色，将边缘区域转为白色或其他饱和的颜色。不过这些滤波函数都很容易将噪声错误地识别为边缘，所以需要进行模糊处理。本次的模糊操作使用高斯模糊(低通滤波器)，最常用的模糊滤波器(平滑滤波器)之一，是一个削弱高频信号强度的低通
原创
2020-12-24 16:06:55
1062阅读
边缘检测检测 &&边缘检测可以提取图像重要轮廓信息，减少图像内容，可以用于分割图像，做特征 提取 &&边缘检测的一般步骤 滤波——（滤出噪声对检测边缘的影响） 滤高频 增强——（可以将像素邻域强度变化凸显出来–梯度算子）变化率 检测——（阈值方法确定边缘） &&常用边缘检测算子 Canny算子 Sobel算子 Scharr算子 L
转载
2023-12-07 09:29:33
91阅读
边缘在人类视觉和计算机视觉中均起着重要的作用。人类能够仅凭一张背景剪影或一个草图就识别出物体类型和姿态。其中OpenCV提供了许多边缘检测滤波函数，这些滤波函数都会将非边缘区域转为黑色，将边缘区域转为白色或其他饱和的颜色。不过这些滤波函数都很容易将噪声错误地识别为边缘，所以需要进行模糊处理。本次的模糊操作使用高斯模糊(低通滤波器)，最常用的模糊滤波器(平滑滤波器)之一，是一个削弱高频信号强度的低通
原创
2021-01-19 14:25:50
800阅读
#coding=utf-8import cv2import numpy as np img = cv2.imread("lu.jpeg", 1) img = cv2.GaussianBlur(img,(3,3),0)canny = cv2.Canny(img, 50, 150) cv2.imshow('Canny', canny)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWind
原创
2023-01-13 06:32:11
263阅读
一. Canny基本思想1. 边缘检测解析：边缘是对象和背景之间的边界，还能表示重叠对象之间的边界。边缘检测是图像分割的一部分，图像分割的目的是识别出图像中的区域。边缘检测是定位边缘像素的过程，而边缘增强是增加边缘和背景之间的对比度以便能够更清楚地看清边缘的过程。边缘跟踪是沿着边缘进行跟踪的过程，这个过程通常会把边缘像素采集到一个列表中，链码算法是边缘跟踪算法的一个特例。2. 最优边缘准则 [1]
转载
2023-08-20 07:09:34
246阅读
目录前言正文原理高斯滤波过滤计算像素点的梯度方向(Sobel算子）非极大值抑制用双阈值算法检测和连接边缘通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测代码参考文献 前言Canny边缘检测是从不同视觉对象中提取有用的结构信息并大大减少要处理的数据量的一种技术。我们这里主要用其来进行直线边缘检测。正文原理Canny边缘检测算法主要分为以下五个步骤(参考自：Canny边缘检测算法)使用高斯滤波器，以平滑图像，滤
转载
2024-03-05 12:23:51
268阅读
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
转载
2023-07-26 21:55:38
149阅读
边缘检测的一般步骤： 最优边缘检测的三个评价标准：低错误率：表示出尽可能多的实际边缘，同时尽可能地减少噪声产生的误报；高定位性：标识出的边缘要与图像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被标识为边缘。 示例程序：1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 4 u
转载
2018-09-19 16:14:00
977阅读
点赞
