背景概述OpenCV中自带的模板匹配算法，完全是像素基本的模板匹配，特别容易受到光照影响，光照稍微有所不同，该方法就会歇菜了！搞得很多OpenCV初学者刚学习到该方法时候很开心，一用该方法马上很伤心，悲喜交加，充分感受到了理想与现实的距离，不过没关系，这里介绍一种新的模板匹配算法，主要是基于图像边缘梯度，它对图像光照与像素迁移都有很强的抗干扰能力，据说Halcon的模板匹配就是基于此的加速版本，在
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2023-12-19 08:55:04
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【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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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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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
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2023-07-26 21:55:38
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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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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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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 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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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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按面积选择区域 select_shape二值化为了减少噪声的干扰，删除面积小的区域，代码中将连通区域面积（像素个数）不足100的区域认为是噪声点，并将其删除（即置为背景黑色）。 #include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include<vector>
#include<algorithm>
#in
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2024-04-09 12:09:15
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OpenCV中的图像处理 —— 图像阈值+图像平滑+形态转换 目录OpenCV中的图像处理 —— 图像阈值+图像平滑+形态转换1. 图像阈值1.1 简单阈值1.2 自适应阈值1.3 Otsu的二值化2. 图像平滑2.1 2D卷积（图像过滤）2.2 图像平滑（图像模糊）3. 形态转换3.1 侵蚀与膨胀3.2 开运算与闭运算3.3 顶帽与黑帽3.4 结构元素 1. 图像阈值关于图像阈值主要涉及到两个函
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2024-07-20 17:10:40
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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
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2023-09-13 10:44:36
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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
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2024-02-09 23:21:50
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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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