1. 边界处理的类型
2. opencv的实现 在图像处理中，经常需要空域或频域的滤波处理，在进入真正的处理程序前，需要考虑图像边界情况。 通常的处理方法是为图像增加一定的边缘，以适应 卷积核 在原图像边界的操作。 1. 增加边界的类型有以下4个类型： 以一行图像数据为例，abcdefgh是原图数据，|是图像边界，为原图加边 aaaaaa|abcdefgh|hhhhhhh &
图像处理中经常遇到使用当前像素邻的像素来计算当前像素位置的某些属性值，这样就会导致边界像素处越界访问，一般有两种方法解决这种问题：只对不越界的像素进行处理；对图像边界进行拓展，本文主要介绍如何使用OpenCV简单的对边界进行拓展。边界的拓展方式opencv提供了几种不同的边界拓展策略： * BORDER_REPLICATE: aaaaaa|abcdefgh|hhhhhhh
* BORDER_R
【步骤】1、滤波：减少噪声，主要使用高斯滤波2、增强：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，在具体编程实现时，可通过计算梯度幅值来确定。3、检测：经过增强的图像，往往邻域中有很多点的梯度值比较大，而在特定的应用中，这些点并不是我们要找的边缘点，所以应该采用某种方法来对这些点进行取舍。通常用阈值【cannny算子】Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法（低错误率、高定位性
为图像填充边界，以便进行滤波，卷积等有关图像边界处理的操作。#include
原创
2022-09-08 20:16:26
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边缘检测： 在实际情况中理想的灰度阶跃及其线条边缘图像是很少见到的，同时大多数的传感器件具有低频滤波特性，这样会使得阶跃边缘变为斜坡性边缘，看起来其中的强度变化不是瞬间的，而是跨越了一定的距离。这就使得在边缘检测中首先要进行的工作是滤波（指增强部分）。1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。常
OpenCV中提供的图像滤波边沿处理方式有：//! Various border types, image boundaries are denoted with `|`
//各种边界类型，图像边界使用“|”作为标记
//! @see borderInterpolate, copyMakeBorder
enum BorderTypes {
//!< `iiiiii|abcdefgh|
上一篇我们学习了图像处理形态学相关知识点，相信大家学习之后已经对形态学有了足够的理解了，那么接下来，我们一起来学习一下图像处理中的边缘检测吧！我们将会重点学习边缘检测各种算子和滤波器 --- Canny算子,Sobel算子,Laplace算子以及Scharr滤波器，本篇我们将会学习Canny算子的原理与用法！一、理论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
图像增强的目的：改善图像的视觉效果或使图像更适合于人或机器的分析处理。通过图像增强，可以减少图像噪声，提高目标与背景的对比度，也可以增强或抑制图像中的某些细节。---------------------------------------------------------------------------------------------------灰度变换：把原图像的像素灰度经过某个函数变
【火炉炼AI】机器学习046-图像边缘的检测方法(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )图像中各种形状的检测时计算机视觉领域中非常常见的技术之一，特别是图像中直线的检测，圆的检测，图像边缘的检测等，下面我们来研究一下如何快速检测图像边缘。边缘是不同区域的分界线，是周围（局部）像素有
OpenCV图像旋转,指定填充背景颜色边界颜色OpenCV与图像旋转有关的函
原创
2022-12-27 18:29:43
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opencv图像边界填充api函数：cv::copyMakeBorder()CV_EXPORTS_W void copyMakeBorder(InputArray src, OutputArray dst,
int top, int bottom, int left, int right,
详解内容可参考： 对博主viewcode总结的内容表示感谢！ 1. 增加边界的类型有以下4个类型： 以一行图像数据为例，abcdefgh是原图数据，|是图像边界，为原图加边 aaaaaa|abcdefgh|hhhhhhh 重复 fedcba|abcdefgh|hgfedcb 反射 gfedcb|abcdefgh|gfedcba
目标本文档尝试解答如下问题:如何使用OpenCV函数 copyMakeBorder 设置边界(添加额外的边界)。TheoryNote 以下内容来自于Bradski和Kaehler的大作 Learning OpenCV 。前一节我们学习了图像的卷积操作。一个很自然的问题是如何处理卷积边缘。当卷积点在图像边界时会发生什么，如何处理这个问题？大多数用到卷积操作的OpenCV函数都是将给定图像拷贝到另一个
目标本文档尝试解答如下问题: 如何使用OpenCV函数 copyMakeBorder 设置边界(添加额外的边界)。 Theory Note以下内容来自于Bradski和Kaehler的大作 Learning OpenCV 。 前一节我们学习了图像的卷积操作。一个很自然的问题是如何处理卷积边缘。当卷积点在图像边界时会发生什么，如何处理这个问题？大多
本篇博客继续讲解OpenCV图像处理的基础，为最后实现OpenCV的小项目打基础。 OpenCV自学记录（3）——图像处理基础（图像平滑、边缘检测）1、图像平滑（模糊处理）1.1均值滤波1.2高斯滤波1.3中值滤波1.4双边滤波2、边缘检测2.1sobel算子2.2canny算子2.3Laplacian算子2.4scharr滤波器3、总结 1、图像平滑（模糊处理）平滑处理(smoothing)也称
边界填充常见的边界填充，共有5种方式： ORIGINAL 原图 REPLICATE 边缘复制 1111111|102354 REFLECT 反射 654321|123456 REFLECT101 反射1 12345|654321 WRAP 色块平移 123456|123456 CONSTANT 常数 111111|846317五种方式各自有自己对应的边界填充代码 ######
很多人都问过我这个问题，OpenCV中是怎么绘制与填充多边形的，特别是填充多边形的。因为根据OpenCV中的多边形绘制函数，他们发现这是一个无解的问题。其实我在2017底做一个项目的时候当时会对得到的一个多边形边缘轮廓进行填充，我就发现OpenCV中的多边形绘制函数无法填充，但是其实换个函数就会顺利搞定，只是大家被OpenCV官方的教程误导思维定势，没有想到而已。下面我们就来详细说一下，OpenC
OpenCV处理图像边界时，采用的方法是在源图像周围添加虚拟像素。需要解决的问题就是如何对缺少相邻像素点的边缘像素点（即边界）计算出一个有效的结果。实际处理时，在没有公认方法的情况下，一般通过自定义的方式在某一场景中处理问题。1. 自定义边框处理图像时，只要告诉要调用的函数添加虚拟像素的规则，库函数就会自动创建虚拟像素。需要注意在创建虚拟像素时采用的方法。函数cv::copyMakeBorder(
一、图像像素统计1.1寻找图像像素最大值与最小值 OpenCV中提供了寻找像素最大值、最小值的函数minMaxLoc(),该函数的代码原型如下：void cv::minMaxLoc(InputArray src,
double *minVal,
double *ma
不同图像灰度不同，边界处一般会有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。需要说明的是：边缘和物体间的边界并不等同，边缘指的是图像中像素的值有突变的地方，而物体间的边界指的是现实场景中的存在于物体之间的边界。有可能有边缘的地方并非边界，也有可能边界的地方并无边缘，因为现实世界中的物体是三维的，而图像只具有二维信息，从三维到二维的投影成像不可避免的会丢失一部分信息；另外，成像过程中的光照和噪声也是不可避免
