C/C++ OpenCV实现 Canny 边缘检测一、边缘检测的一般步骤 1、滤波 2、增强 3、检测二、Canny函数介绍 1、Canny函数原型
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2024-07-19 20:35:46
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原标题：基于OpenCV的图像阴影去除我们经常需要通过扫描将纸上的全部内容转换为图像。有很多在线工具可以提高图像的亮度，或者消除图像中的阴影。但是我们可以手动删除阴影吗？当然可以，我们只需要将图像加载到相应的代码中，无需任何应用程序即可在几秒钟内获得输出。这个代码可以通过Numpy和OpenCV基本函数来实现。为了说明该过程，使用了以下图像进行操作。Test_image1.图像中有一个非常明显的阴
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2024-05-08 19:21:36
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OpenCV入门学习day04出入每天学习点OpenCV，做做计算机视觉项目 文章目录OpenCV入门学习day04前言一、滤波处理1.方框滤波2.均值滤波（模糊）3.高斯滤波（高斯模糊）4.双边滤波5.中值滤波二、形态学操作1膨胀腐蚀2、开操作、闭操作、形态学梯度、顶帽、黑帽morphologyEx（）函数自适应阈值算法adaptiveThreshold3、图像金字塔 前言一、滤波处理所谓滤波处
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2024-02-25 23:07:53
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需要的库和自定义函数import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def cv_show(name, mat):
cv2.imshow(name, mat)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows() 图像形态学操作最基本的两个处理：腐蚀和膨胀一、腐蚀
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2024-02-28 10:36:01
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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
信号在FPGA器件中通过逻辑单元连线时，一定存在延时。延时的大小不仅和连线的长短和逻辑单元的数目有关，而且也和器件的制造工艺、工作环境等有关。因 此，信号在器件中传输的时候，所需要的时间是不能精确估计的，当多路信号同时发生跳变的瞬间，就产生了“竞争冒险”。这时，往往会出现一些不正确的尖峰信 号，这些尖峰信号就是“毛刺”。数字电路中常将毛刺定义为采样间越过逻辑门限一次以上的任何跳变，主要是指电路输出
inpaint图像修复利用inpaint函数进行图像修复。函数原型：CV_EXPORTS_W void inpaint( InputArray src, InputArray inpaintMask,
OutputArray dst, double inpaintRadius, int flags );InputArray src 表示要修复的
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2024-03-28 09:06:10
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漫水填充漫水填充是一个非常有用的功能。它经常被用来标记或者分离图像的一部分以便对其进行进一步处理或分析。漫水填充也可以用来从输入图像获取掩码区域，掩码会加速处理过程，或只处理掩码指定的像素点。floodFill() [2/2]int cv::floodFill (InputOutputArray image, InputOutputA
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2024-05-23 23:43:35
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边缘检测1、边缘检测即图像差分2、常见边缘检测算子包括Robert算子， Sobel算子， LoG算子等， 其中Sobel算子最为常用， LoG 是先进行高斯滤波再进行Laplacian3、二维图像的边缘具有强度和方向两个性质4、Canny算子的基本优点在于检测准确、 对噪声稳健，在实际中广泛应用Sobel算子边缘检测//Sobel算子边缘检测
void photoSobel(const cv::
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2024-03-22 13:59:31
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1.线性滤波器计算机视觉中的线性滤波器是一种数字图像处理技术，它可以对图像进行滤波处理，以达到去噪、边缘检测、图像增强等目的。线性滤波器的本质是将一幅图像与指定的核函数进行卷积，将每一个像素点的值替换为其周围像素点的值与核函数中各项系数的加权和。常见的线性滤波器包括：均值滤波器、高斯滤波器、中值滤波器等。其中，均值滤波器可以对图像进行平滑处理和去噪。高斯滤波器可以对图像进行平滑处理，同时可以保留图
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2024-07-08 19:59:33
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一、边缘检测边缘(edge)是指图像局部强度变化最显著的部分。主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间，是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础。图像强度的显著变化可分为：阶跃变化函数，即图像强度在不连续处的两边的像素灰度值有着显著的差异；线条（屋顶）变化函数，即图像强度突然从一个值变化到另一个值，保持一较小行程后又回到原来的值。图像的边缘有方向和幅度两个属性,沿
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2024-04-26 15:58:07
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对于图像的处理，基本的步骤是这样的： step1.取得图像数据 step2.将图像进行平滑处理 step3.进行边缘检测，阈值分析 step4.进行形态学的操作 step5.获取某些特征点 step6.分析数据利用opencv的Canny函数就可以进行边缘检测。官网参见https://docs.opencv.org/3.4.1/da/d22/tutorial_py_canny.html测试一下#
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2024-04-29 14:51:12
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在上一节中都是采用一阶差分(导数)，进行的边缘提取。 也可以采用二阶差分进行边缘提取，如Laplacian算子，高斯拉普拉斯(LoG)边缘检测， 高斯差分(DoG)边缘检测，Marr-Hidreth边缘检测。这些边缘提取算法详细介绍如下： 1. Laplacian算子 Laplacian算子采用二阶导数，其计算公式如下：(分别对x方向和y方向求二阶导数，并求和)&nbs
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2023-08-10 04:49:29
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## 实现"android paint 画图边缘毛刺"的步骤与代码
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意教会你如何实现这个功能。首先，我们来看整个实现过程的步骤，然后再逐步解释每一步需要做什么，以及需要使用的代码。
### 流程图
```mermaid
journey
title 实现"android paint 画图边缘毛刺"的流程
section 步骤
开始
原创
2024-07-14 05:52:54
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实验内容基于单方向梯度算子，Robert算子，Sobel算子，Priwiff算子，Laplacian算子，多方向模板，LOG算子编写matlab增强程序 最后，显示边缘图像和锐化增强图像，并对这些仿真结果所呈现的边缘提取和增强效果进行对比分析。 图像锐化是补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰，分为空间域处理和频域处理两类。图像锐化是为了突出图像上地物的边缘、轮廓，或某些线
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2024-05-10 14:25:05
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Python+OpenCv实现图像边缘检测（滑动调节阈值）前言一、导入模块二、核心代码1.图像预处理2.滑动调参3.边缘检测4.图像保存5.主函数三、运行结果四、完整代码五、程序打包 前言闲来无事，帮阿婆主室友处理图像。花了一天时间研究cv2中的几个函数，参考其他博主的优秀代码，在此基础上杂糅丰富，制作了一个图像边缘检测程序，通过滑动条实时调节阈值和其他参数，并能选择是否保存图像。最后通过pyi
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2023-09-21 09:17:17
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边缘(edge)是指图像局部强度变化最显著的部分。主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间，是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础。图像强度的显著变化可分为：阶跃变化函数，即图像强度在不连续处的两边的像素灰度值有着显著的差异线条（屋顶）变化函数，即图像强度突然从一个值变化到另一个值，保持一较小行程后又回到原来的值图像的边缘有方向和幅度两个属性,沿边缘方向像素变化
原创
精选
2023-04-19 19:22:38
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# 使用 OpenCV Python 实现图像边缘锐化
图像处理是计算机视觉中的一个重要领域，边缘锐化是提升图像细节和清晰度的常用技术。本文将通过步骤指导您如何使用 OpenCV 库实现图像边缘锐化，适合刚入行的小白理解和操作。
## 流程概述
在开始之前，我们先了解一下整个流程。下面是实现图像边缘锐化的基本步骤：
| 步骤 | 说明 |
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一.膨胀与腐蚀常用的API: createTrackbar是Opencv中的API，其可在显示图像的窗口中快速创建一个滑动控件，用于手动调节阈值，具有非常直观的效果。具体定义如下：[cpp] view plain copy1. CV_EXPORTS int createTrackbar(const string& trackbarname, const str
# 使用Python OpenCV实现图像边缘锐化
在计算机视觉和图像处理领域，图像边缘锐化是一项基本而重要的操作。它可以让图像的边缘更加清晰，增强视觉效果。今天，我们将通过Python的OpenCV库来完成这个任务。下面的内容将详细介绍整个流程以及每一步的具体代码实现。
## 整体流程
在实现图像边缘锐化之前，我们首先了解一下整体流程。可以将整个过程分成以下几个步骤：
| 步骤
