[Opencv]图像的梯度与边缘检测（转） 梯度简单来说就是求导，在图像上表现出来的就是提取图像的边缘（不管是横向的、纵向的、斜方向的等等），所需要的无非也是一个核模板，模板的不同结果也不同。所以可以看到，所有的这些个算子函数，归结到底都可以用函数cv2.filter2D()来表示，不同的方法给予不同的核模板，然后演化为不同的算子而已。并且这只是这类滤波函数的一个用途，曾经写过一
采用OPENCV，从一幅图像中提取部分区域，并保存为新图像。
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2023-06-09 17:27:17
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利用OPENCV对矩形表面进行角点检测简单介绍一下思路，标记一个很像矩形的表面，首先得对图像或视频（以下只说图像，其实视频一样道理）进行预处理，尽可能消除噪声、不感兴趣部分的干扰，比如说我这个示例的图像中有几处灯光，但是我只想提取黄色两条小灯以及其连成的矩形。示例目标大概样子思路+代码分析以下是一些头文件，有些可能用不上，这里用了ros在下一遍文章中将会进一步讲到如何用rviz显示提取的部分仿真内
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2024-01-02 15:00:28
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前言这篇文章对于我实在是太有用了，害怕原链接哪天会失效，因此转过来了。分析问题照片中的PPT区域总是沿着x,y,z三个轴都有倾斜（如下图），要想把照片翻转到平行位置，需要进行透视变换，而透视变换需要同一像素点变换前后的坐标。由此可以想到，提取矩形区域四个角的坐标作为变换前的坐标，变换后的坐标可以设为照片的四个角落，经过投影变换，矩形区域将会翻转并充满图像。因此我们要解决的问题变为：提取矩形的四个角
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2023-12-12 21:05:42
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文章目录二维离散卷积full卷积valid卷积same卷积API1 高斯平滑2 中值平滑3 双边滤波4 联合双边滤波 常用的平滑处理算法包括 基于二维离散卷积的高斯平滑、均值平滑基于统计学方法的中值平滑具备保持边缘作用的平滑算法的双边滤波、导向滤波等。二维离散卷积二维离散卷积是基于两个矩阵的一种计算方式 如 首先将K逆时针旋转，即full卷积将扩展平铺为 将K逐个元素与相乘 得到
# Android OpenCV识别矩形
## 简介
OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉和机器学习领域的开源库。它提供了许多用于图像处理和计算机视觉任务的功能。本文将介绍如何使用Android平台上的OpenCV库来实现矩形识别。
## 准备工作
在开始之前，我们需要准备以下工作：
1. 安装OpenCV Android SDK：下载OpenCV Android SDK并将其导入到A
原创
2024-01-09 08:45:32
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# Python OpenCV 矩形识别教程
## 一、流程概述
在本教程中，我们将教你如何使用 Python 和 OpenCV 来识别图像中的矩形。整个过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装 OpenCV 库 |
| 2 | 导入必要的库 |
| 3 | 读取图像 |
| 4 | 转换为灰度图像 |
|
# 使用OpenCV和Python进行矩形识别
在计算机视觉领域，矩形识别是一个常见的任务之一。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，它提供了许多用于图像处理和分析的功能。结合Python编程语言，我们可以使用OpenCV来识别图像中的矩形。
本文将向您介绍如何使用OpenCV和Python来实现矩形识别。我们将通过以下步骤来完成任务：
1. 导入所需的库
2. 加载图像
3. 图像预处理
原创
2023-10-01 07:58:21
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# Java OpenCV 识别矩形的完整指南
在计算机视觉中，识别矩形是一项常见的任务，应用广泛，包括文档分析、图像处理等。本文将带你一步步实现使用 Java 和 OpenCV 来识别图像中的矩形。我们会详细介绍每个步骤的代码和解释，并且在过程中提供必要的图表和示例。
## 整体流程
在实施矩形识别之前，我们需要明确整个流程。以下是整个流程的表格：
| 步骤 | 描述
部分边缘检测仅提供主要实现代码工程需要自己补充完整1、Robert原理：任意一对互相垂直方向上的差分可以看成求梯度的近似方法优缺点：边缘定位精度较高，对于陡峭边缘且噪声低的图像效果较好，但没有进行平滑处理，没有抑制噪声能力应用具有陡峭的低噪声的图像处理效果较好/*****************************Robert*******************************/
M
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2024-03-25 05:41:48
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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
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2023-12-07 12:39:47
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# 如何实现opencv边缘检测外接矩形 Python
## 摘要
本文旨在教授一位刚入行的小白如何使用Python中的OpenCV库进行边缘检测并找到外接矩形。通过具体的步骤和代码示例，帮助新手快速掌握这一技术。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start(开始) --> Load_Image(加载图像)
Load_Image --> Grays
原创
2024-04-17 04:38:22
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一种基于opencv的分辨圆形，三角形，矩形的思路题目要求是分辨出一个随机颜色（红色，绿色，蓝色）的图形（矩形，圆形，三角形）。上篇文章给大家讲了基于openmv的思路，这篇文章大致讲讲如何用opencv来做。 我事先查了一下，我这个方法不知道有多少人早就用过了。（可能是因为当时我也是疯狂查出来的，已经记忆模糊了）他们讲的比我详细多了，我就简单说说思路。我的思路是：色块识别+轮廓提取+角点检测1.
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2023-10-17 16:04:01
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如何将一个斜放的矩形从一个图像里复制出来？ 大致思路如下： 1、创建一个与源图像src 的 size 相同的单通道矩阵 mask ，并 cvZero( mask )； 2、用 cvPolyLine() 将已知的4个角点连成一个四边形，画在 mask 上； 3、用 cvFillConvexPoly 或 cvFillPoly 将 mask 上的四边形涂色； 4、用 cvCopy(src, dst, m
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2023-10-11 21:18:13
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文章目录引言I 、矩形边缘识别II 、demo2.1 swiftsee also引言I 、矩形边缘识别II 、demo2.1 swiftCIDetectorTypeRectangle//import CoreImageimport UIKitpublic final class CIImageRectangleDetector: ImageRectangleDetector { public func detect(image: UIImage, completion: @es
原创
2021-07-19 15:33:00
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OpenCV 之 边缘检测 上一篇 <OpenCV 之 图像平滑> 中，提到的图像平滑，从信号处理的角度来看，实际上是一种“低通滤波器”。 本篇中，数字图像的边缘，因为通常都是像素值变化剧烈的区域 (“高频”)，故可将边缘检测视为一种 “高通滤波器”。 现实图像中，对应于像素值变化剧烈的情况如下： 1) 深度的不连续 (物体处在不同的物
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2023-11-15 16:29:01
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（一）先从感兴趣的边缘检测开始边缘检测中，其中一阶边缘检测的算法有：prewitt、canny、sobel，二阶边缘检测算法有：laplace1.Sobel边缘检测sobel算子根据像素点的上下、左右邻点加权差，在边缘达到极值来达到边缘检测的目的。对噪声有平滑作用，可以提供较准确的边缘方向信息，但是对边缘检测的精度不高，适合于边缘检测精确要求不高的检测。，，则x方向梯度进而计算同理对y方向梯度进行
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2023-10-09 09:57:54
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# 项目方案：使用OpenCV识别矩形
## 1. 项目背景
OpenCV（Open Source Computer Vision）是一个开源计算机视觉库，提供了很多用于图像处理和计算机视觉任务的函数和工具。本项目旨在利用OpenCV来识别图像中的矩形，并进行进一步的处理和应用。
## 2. 方案概述
本项目的方案概述如下：
1. **图像预处理**：对输入的图像进行预处理，包括灰度化、
原创
2023-08-25 09:38:13
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# 使用Python和OpenCV识别矩形区域
在计算机视觉中，矩形区域的识别是一个常见的任务。使用Python和OpenCV库，可以很简单地实现这一功能。本文将详细介绍如何识别图像中的矩形区域，包括流程、代码示例及详细说明。
## 流程概述
在开始编码之前，我们首先需要明确整个任务的流程。以下是我们完成此任务的步骤：
| 步骤 | 描述
形状是当我们看到物体时最开始的印象之一，这一章我们将赋予计算机这种能力。识别图像里的形状是通常是做决策时一个重要步骤。形状是由图像的轮廓形成的，所以理论上形状识别是通常在边缘或轮廓检测后的步骤。
所以，我们将首先讨论从图像里提取轮廓，然后再开
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2023-12-19 22:49:00
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