十九、霍夫变换—直线1、霍夫直线变换介绍
Hough Line Transform用来做直线检测前提条件—边缘检测已经完成平面空间到极坐标空间转换对于任意一条直线上的所有点来说变换到极坐标中，从[0~360]空间，可以得到r的大小属于同一条直线上点在极坐标空间（r, ）必然在一个点上有最强的信号出现，根据此反算到平面坐标中就可以得到直线上各点的像素坐标，从而得到直线。笛卡尔坐标中的每一个点都对应极
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2024-06-23 20:32:08
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上一章节，我们在使用图像轮廓发现的时候使用了图像边缘检测，一次来提高图像轮廓发现的准确率。事实上在计算机的各个领域都有图像边缘检测的身影。边缘检测一大优点就在于可以大幅度减少数据量，并且提出可以认为不相关的信息，保留了图像的结构属性。边缘检测的方法有很多，但是绝大部分都可以分为两大类，第一类是基于搜索，也就是通过寻找图像一阶导数中的最大值和最小值来检测边界，通常是定位在梯度最大的方向。其次是
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2024-04-22 14:56:19
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前面文章大概介绍了VP的CogCalibCheckerboardTool工具主要是来校正相机畸变的,VP平台好用是好用不过需要加密狗才能使用，而加密狗的价格也非常的昂贵,如果用开源免费平台来实现VP中的功能可以节省很大一笔费用,所以下面来介绍下如何用开源平台来实现VP中的一些工具的功能，这一篇文章先介绍下如何用openCV实现VP中的CogCalibCheckerboa
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2024-05-15 11:07:53
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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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前言耐心看完一定会有收获的，大部分内容也会在代码中体现，结合理论知识和代码进行理解会更有效。代码用opencv4.5.1（c++）版实现一、边缘检测算法边缘检测算法是指利用灰度值的不连续性质，以灰度突变为基础分割出目标区域。对铝铸件表面进行成像后会产生一些带缺陷的区域，这些区域的灰度值比较低，与背景图像相比在灰度上会有突变，这是由于这些区域对光线产生散射所引起的。因此边缘检测算子可以用来对特征的提
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2023-07-04 19:57:52
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# Python OpenCV 边缘提取为点集的应用与实现
在计算机视觉领域，边缘检测是图像处理的重要步骤，能够显著提取出图像中的结构信息。如图像中的物体边界、轮廓等。本文将介绍如何使用 Python 的 OpenCV 库来实现边缘提取，并将结果转换为点集，以便于后续的分析和处理。
## 边缘检测概述
边缘检测是用于识别图像中剧烈变化（如亮度、颜色等）的区域。边缘通常对应物体的边界和轮廓。常
文章目录1.Canny引入2.Canny算法实现步骤（1）去噪（2）计算梯度和梯度方向（3）过滤非最大值（4）使用阈值检测边缘3.Canny函数实现4.实例代码测试（1）图片测试代码（1）调节阈值大小（2）使用L2gradient=True（3）设置apertureSize中的Sobel算子大小（2）实时检测代码5.Canny的实际应用 1.Canny引入（1）Canny边缘检测算子是John.
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2024-04-30 18:51:44
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最优边缘检测方法所需的特性，给出了评价边缘检测性能优劣的3个指标：1.低错误率，即将非边缘点判定为边缘点的概率要低，将边缘点判为非边缘点的概率要低；2.高定位性，即检测出的边缘点要尽可能在实际边缘的中心；3.对单一边缘仅有唯一响应，即单个边缘产生多个响应的概率要低，并且虚假响应边缘应该得到最大抑制； Canny算法就是基于满足这3个指标的最优解实现的，在对图像中物体边缘敏感性的同时，也可以抑制或消
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2024-05-15 07:08:38
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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.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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文章目录1.Canny算法的介绍2.Canny算法流程完整代码 1.Canny算法的介绍Canny算法是一种边缘检测算法，它是由John Canny在1986年提出的。 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。2.Canny算法流程Canny边缘检测算法是由以下步骤组成的： 1.图像降噪。梯度算子可以用于增强图
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2024-04-01 13:59:31
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算法介绍Canny是边缘检测算法，在1986年提出是一个很好的边缘检测器很常用也很好用的图像处理方法## 算法实现步骤高斯模糊 GaussianBlur()
灰度转换 cvtColor
计算梯度 Sobel\ScharrKaTeX parse error: Undefined control sequence: \ at position 75: … \end{bmatrix} \̲ ̲KaTeX
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2023-12-27 21:18:17
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轮廓发现简介：轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法，所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果。可以用图像二值化得到二值化图像进行轮廓发现，也可以先边缘提取然后轮廓发现。完整代码import cv2 as cv
import numpy as np
#边缘提取
def egde_demo(image):
blurred=cv.GaussianBlur(image,(3
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2024-04-03 14:30:27
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一：机械制图基本知识： 1：零件尺寸的读数及测量： 车间测量零件尺寸的基本工具：卷尺和游标卡尺。 1.1：卷尺一格的距离为1mm . 1.2：游标卡尺的读数方法。 1.2.1以10分游标卡尺的读数为列： 正确读法：分三个步骤 1. 先读主尺的刻度值, 精密度为 1 mm 附尺“0”刻度位於 主尺刻度“13” 与 “14” 之间, 所以主尺刻度为 13 mm 2. 再看 附尺与主尺重叠的
评价房屋提取上一步提取出房屋内容后，需要进行提取评价。房屋选择限于无树木遮挡的屋顶，对房屋边缘计算法向量，归化到0-90度之间，根据集中性评价利用性。系统学习一下vector的用法：本次评价过程主要为： 1、对grabcut图像去除绿色矩形框（存在边缘渐变的效果）； 2、对提取的建筑物进行二值化； 3、获得提取的建筑物的最外层轮廓（闭合），并使用宽度为1的线进行描绘； 4、对表示边缘的线进行法向量
# OpenCV边缘提取技术与Python实现
边缘提取是计算机视觉中的一个重要任务，它能够帮助我们识别图像中的重要特征和轮廓。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，为图像处理提供了丰富的工具和函数。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python与OpenCV进行边缘提取，并提供简单的代码示例来帮助理解。
## 边缘提取的
原创
2024-10-12 06:13:53
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实现自己的线性滤波器 目的本篇教程中，我们将学到： 用OpenCV函数 filter2D 创建自己的线性滤波器。 原理 Note以下解释节选自Bradski and Kaehler所著 Learning OpenCV 。 卷积高度概括地说，卷积是在每一个图像块与某个算子（核）之间进行的运算。 核是什么？核说白了就是一个固定大小的数值数组。
在这篇博文中，我们将详细探讨如何使用 Python OpenCV 来提取图像的边缘。边缘检测是计算机视觉中的一个重要任务，它可以帮助我们识别图像中的对象和边界。下面我们将通过不同结构详尽地阐述这个过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证以及迁移指南。
### 环境预检
在开始之前，我们需要确保本地环境支持 Python 和 OpenCV。以下的四象限图帮助我们分析不同操作系统
# OpenCV Python 边缘提取的科普指南
边缘提取是计算机视觉中的一个重要技术，它能够帮助我们识别图像中的对象边缘和轮廓。在许多应用中，如物体检测、图像分割和场景分析，边缘提取都是一个不可或缺的步骤。本文将介绍如何使用 OpenCV 和 Python 进行边缘提取，并给出完整的代码示例，帮助读者深入理解这一技术。
## 什么是边缘提取？
边缘提取的核心思想是找出图像中像素灰度值发生
