第5章 边缘和轮廓5.1边缘检测5.1.1 Laplacian边缘检测5.1.2 Sobel边缘检测5.1.3 Canny边缘检测5.1.4 总结5.2 图像轮廓5.2.1查找轮廓5.2.2 绘制轮廓5.3 霍夫变换5.3.1霍夫直线变换5.3.2霍夫圆变换 5.1边缘检测图像的边缘是指图像中灰度值发生急剧变化的位置，边缘检测的目的是为了绘制出边缘线条。边缘通常是不连续的，不能表示整体。图像轮廓
转载
2024-03-06 00:26:38
591阅读
目录图像的分割图像分割的基本概念分水岭法GrabCutMeanShift图像分割视频前后景分离MOGMOG2GMG图片修复基本API交互式抠图 图像的分割图像分割的基本概念图像分割: 将前景物体从背景中分离出来.图像分割分为传统图像分割和基于深度学习的图像分割方法.传统图像分割就是使用OpenCV进行的图像分割.传统图像分割方法有:分水岭法GrabCut法MeanShift法背景扣除分水岭法分水
转载
2024-07-02 21:56:25
266阅读
OpenMV简介简单的来说，它是一个可编程的摄像头，通过MicroPython语言，可以实现你的逻辑。而且摄像头本身内置了一些图像处理算法，很容易使用。OpenMV只有30万的像素，通常使用320_240的分辨率来处理图像，OpenMV3 Cam M7采集图像采集图像分辨率最高可以达到640_480，无法获得更高的像素。这使得它支持一些简易的识别算法，而对一般复杂的算法无法提供更多的硬件支持项目简
转载
2024-08-03 09:15:19
99阅读
C# OpenCvSharp 轮廓检测。
原创
2023-05-11 11:01:41
957阅读
边缘提取时保留图像灰度变化剧烈的区域，从数学上,最直观的方法是微风,对于数字图像来说就是差分，从信号处理的角度来看,就是用高通滤波器，保留高频信号。以下程序用Sobel算子、Laplace算子、Canny算子实现图像的边缘检测。
注：cvSobel只用于单通道图像变换，如对彩色图像进行cvSobel处理，可分别对每一通道图像进行cvSobel，再转为彩色图像。
转载
2024-05-14 21:39:53
59阅读
简介边缘检测是图像处理中使用频率很高的方法，在进行更复杂的图像处理之前，我们常常先对图像进行边缘检测，以去除图像一些无用的部分，并保留一些对我们有用的部分。原理边缘检测意在检测出图像的边缘，那何为边缘？简单的理解是，边缘是图像中明暗变化剧烈的地方。如果从图像的x轴方向抽出一列数据，绘出它的图像，并假设是连续的曲线，则曲线陡升或陡降出就代表边缘。从数学角度看，陡升或陡降意味着该处的斜率比较大。反过来
转载
2024-01-21 08:58:27
81阅读
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
__author__ = "zxsuperstar"
__email__ = "zxsuperstar@163.com"
"""
Canny边缘提取
Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是：
好的检测- 算法能够尽可能多地标识出图像
图像边缘检测之索贝尔算子、拉普拉斯算子、canny算子1.Sobel算子Sobel 算子又被叫做一阶微分算子，是一种差分近似微分的方法。其中根据核的不同又有水平和竖直梯度之分，对应着不同的卷积核。API如下：cv::Sobel (
InputArray Src // 输入图像
OutputArray dst// 输出图像，大小与输入图像一致
int depth // 输出图像深度.
Int dx.
转载
2024-09-05 16:03:24
187阅读
边缘检测 边缘检测是基于灰度突变来分割图像的常用方法，其实质是提取图像中不连续部分的特征。目前常见边缘检测算子有差分算子、 Roberts 算子、 Sobel 算子、 Prewitt 算子、 Log 算子以及 Canny 算子等。其中， Canny 算子是由计算机科学家 John F. Canny 于 1986 年提出的一种边缘检测算子，是目前理论上相对最完善的一种边缘检测算法。Canny 算子在
转载
2023-08-24 02:13:54
332阅读
# Python OpenCV边缘检测 让轮廓闭合
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何在Python中使用OpenCV进行边缘检测并让轮廓闭合。本文将按照以下步骤进行操作：
1. 导入所需的库
2. 读取图像并进行灰度处理
3. 进行边缘检测
4. 对边缘进行闭合处理
5. 显示闭合后的轮廓
## 1. 导入所需的库
在开始之前，我们需要导入OpenCV库和NumPy库，用于图像处理
原创
2024-02-08 04:46:22
713阅读
前言： 轮廓可以简单认为成连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。1. cv2.arcLength（）retval=cv.arcLength(curve, closed)参数解释； ① curve 轮廓周长 输入二维向量 可以为std::vector or Mat类型 ② closed 是否闭合 bool ture或者flase2. cv2.contourArea()cv2.c
转载
2024-02-25 23:03:11
850阅读
实验三 边缘检测算子一、 实验目的 利用opencv或其他工具编写实现下图的sobel算子和robert算子边缘检测二、 实验过程 利用opencv python实现sobel算子和robert算子边缘检测 (1)在python安装opencv库 这个步骤我在第二个实验，图像滤波里写过了，就不再重复了。 (2)编写代码 代码如下：import cv2
import numpy as np
im
转载
2023-11-01 23:07:09
158阅读
OpenCvSharp的图像基本运算：加、减、乘、除、与、或、异或0.项目概述项目实现了将两张图片基于OpenCvSharp进行基本的逻辑运算，并在picturebox上显示结果，最后将图片保存到本地磁盘。项目源码及试验图片:1基础步骤1.1文件->新建->项目 1.2选择Windows窗体应用（.NET Framework），再点“下一步”。 1.3.自行设置“项目名称”和“位置”后
转载
2024-04-28 10:21:17
265阅读
边缘检测，框出物体的轮廓(使用opencv-python)OpenCV 中的轮廓应用感兴趣区域的移动物体检测，框出移动物体的轮廓 (固定摄像头, opencv-python)OpenCV图像处理-轮廓和轮廓特征图像二值化做轮廓检测，必须先把图像二值化。而二值化主要考虑如何做到阈值自适应，尤其是局部阈值自适应OpenCV—图像二值化图像二值化,阈值处理(十)轮廓处理的一般流程：知识点1： 需要注意的
转载
2023-12-30 23:45:01
0阅读
文章目录Canny算子非极大值抑制非极大值抑制中的插值滞后阈值实际应用直接使用Canny算子使用膨胀先阈值分割 Canny算子上一篇说到，我在一个小项目里需要在一幅图像中提取一根试管里的两种液体的截面。为了达到这个目的使用传统图像里的区域分割技术，实际上就是想把这个图像分成两类，然后再找到这个两个类的边界。 上一张最后提到，我是使用一种拟合的方法来做的边界的判断，后来突然想到，opencv里面提
转载
2024-03-11 06:29:11
75阅读
虽然Canny之类的边缘检测算法可以根据像素间的差异检测出轮廓边界的像素，但是它并没有将轮廓作为一个整体。下一步是要将这些边缘像素组装成轮廓。轮廓是构成任何一个形状的边界或外形线。直方图对比和模板匹配根据色彩及色彩的分布来进行匹配，以下包括：轮廓的查找、表达方式、组织方式、绘制、特性、匹配。首先回忆下几个结构体：首先是图像本身的结构体：typedef struct CvMat{int type;
转载
2024-05-13 21:14:48
159阅读
图像处理是计算机视觉的一个重要领域，它涉及到图像的分析和修改，以达到某些目标，如特征提取、图像增强或对象识别。边缘检测是图像处理中一个基础而关键的步骤，它有助于获取图像中对象的轮廓。在本技术博客中，我们将介绍如何使用Python和OpenCV库来提取图像中的边缘轮廓，并展示几个代码案例。安装OpenCV要在Python中进行图像处理，首先需要安装OpenCV库。可以通过以下命令安装：pip ins
原创
精选
2024-05-01 15:55:14
225阅读
现有的图像修复方法通常通过从周围像素中借用信息来填充孔。当孔与前景对象重叠或接触前景对象时，由于缺少有关孔内前景和背景区域实际范围的信息，它们通常会产生不令人满意的结果。
原创
2022-12-11 12:04:21
290阅读
1.Canny边缘检测canny(image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient ]]]) 必要参数： 第一个参数image是需要处理的原图像，该图像须为单通道的灰度图； 第二个参数threshold1是阈值1； 第三个参数threshold1是阈值2； 其中较大的阈值2用于检测图像中明显的边缘，但一般
转载
2023-11-03 16:49:07
317阅读
1.轮廓提取 FindContours在二值图像中寻找轮廓 int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour, &nb
转载
2024-08-20 09:42:04
400阅读
