平滑（模糊）操作： 为了较少图片的噪音和伪影，平滑图像与图像模糊处理是相同的含义，平滑处理即是通过操作后，使得图像的像素值与邻域内其他像素值的的变化程度减小。在一张图像上，边缘的像素值是变化程度最剧烈的地方，而其他相对平缓。因此，平滑图像最直观的表现是图像的上物体的边缘轮廓变得模糊。有五种不同的平滑操作：1.简单模糊和方框性滤波器 blur2.中值滤波器 
转载
2024-03-20 15:39:41
51阅读
定义：漫水填充法是一种用特定的颜色填充联通区域，通过设置可连通像素的上下限以及连通方式来达到不同的填充效果的方法。漫水填充经常被用来标记或分离图像的一部分以便对其进行进一步处理或分析，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，操作的结果总是某个连续的区域。漫水填充法的基本思想所谓漫水填充，简单来说，就是自动选中了和种子点相连的区域，接着将该区域替换成指定的颜色
转载
2024-06-12 19:13:31
56阅读
初稿完成于2020.2.11上节课讲了图像的滤波，滤完波之后就需要进行“锐化”（锐化的概念参考上一届中的“模糊与锐化”的区分部分），用于边缘提取——这也是这节课的主要内容。除此之外，还会讲一些阈值化操作之类的常用操作，好了，直接进入正题——一、边缘检测边缘指图象中灰度发生急剧变化的区域，想得到边缘，就是要分析计算各个方向上像素点灰度的梯度变化。边缘检测有一些常用的算子和滤波器（显然，这里的滤波器用
转载
2024-02-22 13:59:37
74阅读
# 使用 Python OpenCV 实现边缘内填充
边缘内填充是图像处理中的一个常见任务，它可以在图像的某个区域内进行填充，通常是基于图像的边缘检测结果。本文将详细介绍如何使用 Python 的 OpenCV 库来实现这一功能，适合初学者学习。
## 流程概述
我们将通过以下步骤来完成边缘内填充的任务：
| 步骤 | 描述 |
|---
在像素矩阵（矩阵）中进行掩膜操作是非常简单的。它的核心思想就是根据提供的一个掩膜矩阵（所谓的核）重新计算每一个像素的值（类似卷积）。这个掩膜矩阵保存着每一个临近像素以及像素本身对新生成的像素值的影响。用数学的观点描述就是我们利用掩膜矩阵保存的权重值进行加权平均后计算新的像素值。测试场景让我们思考下图像对比度增强的问题。我们希望用如下的公式去重新计算每一个像素值： 上图第一种标记是以公式的方式，第二
转载
2024-10-20 07:45:52
178阅读
1 #include <opencv2/opencv.hpp>
2 #include <iostream>
3
4 using namespace cv;
5 using namespace std;
6
7
8 int main(int argc, char** argv)
9 {
10 M
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
转载
2024-05-23 23:43:35
204阅读
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
转载
2023-12-27 21:18:17
142阅读
检测轮廓时我们使用canny边沿检测算法，这个算法其实也是基于梯度的。但是，与传统的梯度算法求边沿不同的是： 1.它可以精确的定位边沿的位置。通过沿幅角方向检测模值的极大值点，即边缘点，遍历8个方向图像像素，把每个像素偏导值与相邻像素的模值比较，取其MAX值为边缘点，置像素灰度值为0。这样做的结果使得边沿非常细。 2.双阈值检测。通常一个较小的阈值会保留很多边沿，他们中的一部分是没有用的；而一个较
转载
2024-02-28 10:23:27
223阅读
# 使用Python OpenCV进行旋转矩阵填充
图像处理是计算机科学中的一个重要领域，尤其在计算机视觉中，旋转、缩放、平移等图像变换被广泛应用。旋转矩阵是实现图像旋转的关键工具。在本文中，我们将深入探讨用Python和OpenCV进行图像旋转，以及如何进行矩阵填充。
## 什么是旋转矩阵？
旋转矩阵是一个用于描述在二维空间中对点进行旋转的矩阵。通常，二维旋转矩阵的公式如下：
\[
R(
原创
2024-09-02 03:34:47
181阅读
分享人工智能技术干货，专注深度学习与计算机视觉领域！OpenCV为我们提供了一个非常方便的边缘检测接口Canny函数，该函数的命名是以其发明者Jhon F.Canny命名的，自1986年被发明后该算法就一直很受欢迎，其不容易受噪声的干扰，它的双阈值法可以分别检测到强边缘和弱边缘，并且仅当弱边缘与强边缘相连时，才将弱边缘包含在输出结果中，这就保障了检测到真正的弱边缘。Canny算法不仅
转载
2024-02-16 09:33:53
111阅读
这篇文章目的是使用opencvsharp里面的方法对一副比较有明显轮廓的图像进行抠图旋转；接下来我们会对一副人名币进行旋转矫正，最后得到我们想要获取的特征图像： 先使用二值化对图像进行处理，然后在寻找轮廓，因为这张图比较简单，所以我们寻找起来也比较方便，二值化的阈值设置为50即可完美扣下图形；Mat src = new Mat(@"D:\BaiduNetdiskDownload\人名币.png"
转载
2024-09-25 18:59:57
60阅读
# 用 OpenCV Python 填充轮廓
在计算机视觉中，轮廓检测是一个重要的任务，尤其是在物体识别和分析中。填充轮廓可以帮助我们更好地理解图像中的形状和区域。本文将介绍如何使用 OpenCV 库中的 Python 代码来填充轮廓。我们将从基础知识开始介绍，再通过实际代码示例来加深理解。
## 轮廓的基本概念
在图像处理中，轮廓是指图像中有相同颜色或亮度的区域的边界。通过轮廓，我们可以提
一、开运算（Opening Operation），其实就是先腐蚀后膨胀的过程，数学表达式dst = open(src,element) = dilate(erode(src,element))开运算可以用来消除小物体、在纤细点处分离物体、平滑较大物体的边界同时并不明显改变其面积。二、闭运算（Closing Operation）先膨胀后腐蚀的过程称为闭运算，其数学表达式如下：dst = close(
转载
2024-08-02 13:09:31
31阅读
把遇到的问题挨个记下来吧 ，都是比较弱智的问题。1：Mat result1(5, 5, CV_8UC1, Scalar(255));这句话 是创建一个5*5的矩阵，数据类型为CV_8UC1 意思为无符号字符型 C1代表通道数是1 Scalar(255)代表给矩阵元素赋值为255，result1(5, 5, CV_8UC2, Scalar(255，0));两个通
转载
2024-03-15 12:23:40
47阅读
<span style="color:#000080">1. cv2.Canny(image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient]]]) → edges
（1）其中较大的threshold2用于检测图像中明显的边缘，但一般情况下检测的效果不会那么完美，边缘检测出来是断断续续的，所以这时候用较小的thre
转载
2023-08-15 12:22:19
65阅读
简述边缘指像素值急剧变化的位置。对于识别物体而言，边缘起着非常重要的作用。边缘检测的目的是在不损害图像内容的情况下制作一个线图。其方式依然是以卷积为核心操作。知识点1.有时需要将原图片分别与若干个卷积核进行卷积，这时需要将各个卷积结果进行最终整合，整合的方式主要有以下四种方式取对应位置绝对值的和取对应位置平方和的开方取对应位置绝对值的最大值插值法：2.因为像素值的范围为0~255，所以图片数组最后
转载
2024-03-05 12:45:50
173阅读
14.OpenCV的边缘检测 文章目录前言一、Laplacian边缘检测二、Sobel边缘检测三、Canny边缘检测四、自动确定阈值的一种方法五、图像梯度滤波器六、OpenCV-Python资源下载总结 前言 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。 边缘检测结果通常为黑白图像，图像中的白色线条表示边缘。常见的边缘检测
转载
2023-09-10 19:52:34
61阅读
边缘检测 是图像处理 过程中经常会涉及到的一个环节。而在计算机视觉 和 机器学习领域，边缘检测 用于 特征提取 和 特征检测 效果也是特别明显。而 openCV 中进行边缘检测的 算法 真是五花八门，下面我就选几个最常用算法的函数api进行介绍。本文涉及到的效果请看：边缘检测内容大纲转换灰度图自适应阈值处理Sobel算子Scharr算子Laplacian算子Canny边缘检测Sobel算子 结合
转载
2023-07-07 23:11:05
55阅读
Canny边缘检测效果图：1、边缘检测概述和一般步骤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。 这些包括（i）深度上的不连续、（ii）表面方向不连续、（iii）物质属性变化和（iv）场景照明变化。 边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个研究领域。一般步骤：（1）滤波：采用滤波器来
