【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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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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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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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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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
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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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.canny边缘检测算法1)使用高斯滤波,滤除噪声2)计算图像中每个像素点的梯度和方向3)应用非极大值抑制,以消除边缘带来的杂散影响4)应用双阈值,检测和确定真实和潜在边缘5)通过抑制孤立的弱边缘完成边缘检测import cv2 as cv
import numpy as np
#canny边缘检测算法
def cvshow(img):
cv.imshow("img",img)
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2023-09-16 11:31:10
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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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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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1.Sobel算子 &n
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2024-03-29 13:31:43
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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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OpenCV边缘检测Sobel算子自写Sobel算子边缘检测:Laplace算子自写Sobel算子边缘检测:Canny算子Hough变换检测直线 Sobel算子OpenCV调用:C++: void Sobel (
InputArray src,//输入图
OutputArray dst,//输出图
int ddepth,//输出图像的深度
int dx,
int dy,
int ksi
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2024-06-10 15:28:45
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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
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2023-09-08 23:26:43
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Canny算子是John.F.Canny于20世纪80年代提出的一种多级边缘检测算法。该算子最初的提出是为了能够得到一个最优的边缘检测,即:检测到的边缘要尽可能跟实际的边缘接近,并尽可能的多,同时,要尽量降低噪声对边缘检测的干扰。是一个很好的边缘检测器,很常用也很实用的图像处理方法。总共可以分为五步:高斯模糊GaussianBlur。将输入的彩色图像进行高斯模糊来去掉噪声灰度转换cvtColor。
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2024-08-14 11:59:20
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一、边缘提取常用算子1、sobel算子边缘检测//Sobel梯度算子
void imageSobel(){
const char* name = "lena.tif";
IplImage* image = cvLoadImage(name, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
if (image == NULL){
printf("image load failed.\n
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2024-06-29 20:23:56
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目录简介实现步骤代码原图效果图简介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。实现步骤step1: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。方法:图像边缘容易受到噪声的干扰,因此为了避免检测到错误的边缘信息,通常需要使用滤波去噪,平滑一些纹理弱的非边缘区域,从而得到更准确的边缘,通常使用高斯噪声。step2:计算梯度的幅度与方向。方法:梯度的方向与边缘总是垂直的,通
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2023-11-02 14:16:38
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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,
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2023-08-07 15:33:28
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一阶导数算子
微分算子在图像处理中扮演重要的角色,其算法实现简单,而且边缘检测的效果又较好,因此这些基本的微分算子是学习图像处理过程中的必备方法,下面着重讨论几种常见的微分算子。
1.Sobel
其主要用于边缘检测,在技术上它是以离散型的差分算子,用来运算图像亮度函数的梯度的近似值,缺点是Sobel算
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2024-04-08 12:36:19
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