图像变换1.基于OpenCV的边缘检测 canny算子，soble算子，laplacian算子，Scharr滤波器。 边缘检测的步骤： 1.滤波：用滤波器来改善和噪音有关的性能 2.增强：这个的作用是确定图像个点领域强度的变化值。 3.检测：也就是将增强之后的点进行筛选。2.canny算子 目标是找到一个最优的边缘检测算法，有以下三个评价标准 1.低错误率:标识出尽可能多的实际边缘 2.高定位性:
1 //-----------------------------------【头文件包含部分】---------------------------------------
2 // 描述：包含程序所依赖的头文件
3 //---------------------------------------------------------------------
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2020-05-03 13:32:00
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Scharr是sobel算子的特殊改进情况。当内核大小为3时，Sobel内核可能产生比较明显的误差，为了解决这一问题，Opencv提供了Scharr函数，但该函数仅作用于大小为3的内核，运行速度与Sobel函数一样，但结果却更加精确#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>int main(int argc, char**
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2022-01-25 11:35:40
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int m
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2022-08-16 16:52:02
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【从零学习OpenCV 4】Scharr算子
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2021-07-19 10:46:39
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Scharr算子：使用3*3的Sobel算子时，可能不太精准，scharr算子，效果更好。 在 Sobel算子算法函数中，如果设置 ksize=-1 就会使用 3x3 的 Scharr滤波器。 它的原理和sobel算子原理一样，只是卷积核不一样，所以精度会更高一点。 该函数的原型如下： # Sobe ...
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2021-08-19 16:58:00
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Scharr算子的精度比sobel算子的精度更高import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('../data/r
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2022-09-23 11:00:42
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Sobel边缘检测算法比较简单，实际应用中效率比canny边缘检测效率要高，但是边缘不如Canny检测的准
原创
2022-06-01 17:42:27
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import cv2img = cv2.imread('../data/1.jpg', 0)sobelx0 = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0)
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2022-09-23 10:58:50
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目录一、前言二、算子1、咋理解算子2、算子定义三、Sobel算子1、讲解2、API3、代码展示4、执行结果四、Scharr
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2022-09-07 16:26:39
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1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 4 using namespace cv; 5 using namespace std; 6 7 8 int main(int argc, char** argv) 9 {10 Mat src = imread("test.jpg");11
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2018-09-19 18:22:00
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Sobel是一種獲得影像一階梯度的手法，常見應用於邊緣檢測，有分成水平和垂直方向的模板，就像以下的Gx和Gy模板，Gx用來檢測垂直邊緣，Gy用來檢查水平邊緣，通常會分別對影像進行水平和垂直模板的運算，得到像素的梯度，梯度是一個有距離和方向的二維向量，距離表示變化的幅度
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2023-01-05 13:13:24
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目录Scharr滤波器Laplacian滤波器Scharr滤波器OpenCV还给我们提供了Scharr滤波器，该滤波器与Sobel滤波器具有同样的处理速度，且精度更高。可以把它看出Sobel滤波器的改良版本，其核通常为：在OpenCV中，它提供函数cv2.Scharr()来计算Scharr滤波器，其完整定义如下：def Scharr(src, ddepth, dx, dy, dst=None, scale=None, delta=None, borderType=None):参数与Sobel滤
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2022-02-09 17:13:58
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目录Scharr滤波器Laplacian滤波器Scharr滤波器OpenCV还给我们提供了Scharr滤波器，该滤波器与Sobel滤波器具有同样的处理速度，且精度更高。可以把它看出Sobel滤波器的改良版本，其核通常为：在OpenCV中，它提供函数cv2.Scharr()来计算Scharr滤波器，其完整定义如下：def Scharr(src, ddepth, dx, dy, dst=None, scale=None, delta=None, borderType=None):参数与Sobel滤
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2021-07-05 11:23:28
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图像拼接技术，现在有非常广泛的应用，如小型机器人的单目视觉的视野较为小，使机器人在应用时有一定的局限性，双目视觉能提供更广阔的视野，双目视觉中较为常用的是对左右两个摄像头获取的识图通过拼接来获取更广阔的视野，再如较为热门的VR，Youtube也极大地运用图像拼接的技术。 图像拼接主要分为几个主要的步骤： （1）图像的校正:由于成象器件拍摄姿态和扫描非线性会引起的图象几何失真，由于成像系统本身的
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2024-08-28 11:35:53
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大纲一、漫水填充1. 基本原理2.重点参数介绍及代码第二个参数mask第五个参数rect第八个参数flag 一、漫水填充1. 基本原理漫水填充就是自动选择与所设“种子"相邻的区域，并将其替换成预设的颜色。可以用来标记或者分离图片中某一块相似区域，也可以用来从输入图像中获取掩码区域。2.重点参数介绍及代码OpenCV中漫水填充的函数原型为：int floodFill( InputOutputArr
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2024-02-19 22:29:03
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所谓的floodFill 漫水填充就是在一张图片中，和种子点像素相差在[-loDiff,+upDiff]的时候就用newVal来填充这个点。在OpenCV中，漫水填充算法由floodFill函数实现，其作用是用我们指定的颜色从种子点开始填充一个连接域。连通性由像素值的接近程度来衡量。OpenCV2.X有两个C++重写版本的floodFill。int floodFill(InputOutp
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2024-06-14 11:37:36
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边缘检测的一般步骤1）滤波：边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶
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2022-07-09 00:03:47
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目标学习阅读视频，显示视频和保存视频。学会从摄像机中捕捉并显示出来。您将学习以下功能： cv2.VideoCapture(), cv2.VideoWriter()从摄像机中获取视频通常情况下，我们必须用相机捕捉实时流。OpenCV提供了一个非常简单的接口。让我们从摄像机中获取一个视频(我正在使用我的笔记本电脑内置的网络摄像头)，将它转换成灰度视频并显示出来。只是一个简单的开始任
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2024-10-14 19:51:42
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一、图像处理之平滑处理（cvsmooth）平滑处理（smoothing）也称模糊处理（bluring），是一项简单且使用频率很高的图像处理方法，用途很多，但最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真。降低图像分辨率时，平滑处理是非常好用的方法。目前opencv可以提供5中不同的平滑操作方法，所有操作都有cvsmooth函数实现。 1 void cvSmooth( const CvArr* src,
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2024-07-15 14:53:07
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