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
1 图像边缘 OpenCV 之 图像平滑 中的“平滑”，从信号处理的角度看，是一种"低通滤波"，图像边缘是 像素值变化剧烈 的区域 (“高频”)，可视为一种 "高通滤波"，对应的场景如下： 1) 深度的不连续 (物体处在不同的物平面上) 2
转载
2023-07-27 22:08:52
177阅读
文章目录1 边缘检测原理2 Sobel算子和Scharr算子2.1 Sobel算子2.2 Scharr算子3 Laplacian算子4 canny算子 学习目标： 了解Sobel算子，Scharr算子和拉普拉斯算子 掌握canny边缘检测的原理及应用 边缘检测之后获取得到二值图像 1 边缘检测原理定义： 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应了属性
转载
2023-12-07 12:39:47
126阅读
一、重点边缘检测基本思想边缘检测算子Canny 算子的基本思想及实现步骤二、基本思想边缘检测的本质是微分，如下图所示：将图像的灰度值进行一阶微分可以得到灰度变化梯度，二阶微分可以得到图像灰度变化极值点，由于图像中灰度值常是不连续的，所以采用差分，差分和微分的本质是一样的。三、边缘检测算子（1）robert 算子卷积核robert 算子是将对角方向相邻的两个像素之差，边缘定位较准，但是对噪声敏感，本
转载
2024-02-29 15:38:50
103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
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
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
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
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
462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
# Android OpenCV 纸张边缘检测教程
在这篇文章中，我将指导你如何在Android应用中使用OpenCV进行纸张边缘检测。我们将通过简单的步骤实现这一功能，本教程适用于刚入行的初学者。
## 整体流程
首先，我们将整个流程拆分为几个步骤，方便你理解整个实现过程。
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 | 配置Android Studio和Ope
原创
2024-09-04 06:21:21
120阅读
目录一、Sobel算法1、算法概述2、主要函数二、C++代码三、python代码四、结果展示1、灰度图2、X方向一阶边缘2、Y方向一阶边缘3、整幅图像的一阶边缘五、相关链接 一、Sobel算法1、算法概述 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检测的准确，然而在很多实际应用的场合，sobel边缘却是首选，Sobel算子是高斯平滑与微
转载
2023-12-28 19:45:59
61阅读
步骤：Canny边缘检测是一种非常流行的边缘检测算法，是John Canny在1986年提出的。它是一个多阶段的算法，即由多个步骤构成。1.图像降噪2.计算图像梯度3.非极大值抑制4.阈值筛选opencv源码中，canny边缘检测的过程。首先，图像降噪--进行边缘检测前，我们知道梯度算子可以用于增强图像，本质上是通过增强边缘轮廓来实现的，也就是说是可以检测到边缘的。但是，它们受噪声的影响都很大。那
转载
2024-03-08 13:53:11
70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
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
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
本期我们一起看看如何进行图像边缘的检测。边缘检测通常用于理解图像中的对象，帮助机器做出更好的预测。编写边缘检测程序是了解机器如何看待外界的好方法。现在就让我们使用python进行边缘检测吧。我们将为该项目使用两个主要模块：Numpy，Matplotlib和OpenCV。Matplotlib是一个完整的库，用于在Python中生成静态，动画和交互式可视化。OpenCV是一个高度优化的库，专注于实时应
转载
2024-05-31 01:48:03
49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
