Canny边缘检测图像的边缘检测的原理是检测出图像中所有灰度值变化较大的点，而且这些点连接起来就构成了若干线条，这些线条就可以称为图像的边缘函数原型：void cvCanny(
const CvArr* image, //第一个参数表示输入图像，必须为单通道灰度图
CvArr* edges, //第二个参
(目录)
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
灰度化处理
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
使用Canny边缘检测算法
edges = cv2.Canny(gray,
python+opencv之边缘填充一、边缘填充相信很多喜欢玩电脑的小伙伴，遇到过这种情况：有时候换电脑壁纸的时候，原本一张很好看完整的图片，换成电脑壁纸就是一个不完整或者由很多重复的图片组成的壁纸。其实这里就有填充的出现。边缘填充：因为对于图像的卷积操作，最边缘的像素一般无法处理，所以卷积核中心到不了最边缘像素。这就需要先将图像的边界填充，再根据不同的填充算法进行卷积操作，得到的新图像就是填充后
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2023-08-15 15:20:06
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最近再次用到了opencv轮廓，在这里结合作者冰山一角的博客（）以及自己的体会在此稍加说明。其程序主要参见冰山一角的Blog，遗憾的是代码是OpenCV1.0写的，等有时间再用2.4.2改写一篇。 1.轮廓的多边形逼近 轮廓的多边形逼近指的是：使用多边形来近似表示一个轮廓。 &n
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2024-07-04 10:32:18
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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
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2024-03-11 06:29:11
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图片解析：原图：code：#include #include #include #include #include int main(int argc, c
原创
2023-05-15 00:20:00
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图像轮廓图像轮廓图像轮廓1.视频教程：B站、网易云课堂、腾讯课堂2.代码地址：GiteeGithub3.存储地址：Google云百度云：提取码：1.2.3.
原创
2021-08-02 14:17:16
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OpenCV图像轮廓
原创
2024-04-11 14:34:28
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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进行处理。 函数findContours()：可以将这些边缘像素合成轮廓。一个轮廓对应一系列点，这些点以某种方式表示图像中的一条曲线。 1）在opencv中，轮廓用标准模板库(STL)向量vector<>表示； 2）它处理的图像可以是Canny()函数得到的有边缘像素的图像，或者是t
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2024-02-26 11:06:12
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前言：前几日发表了在matlab进行简单的图像边缘处理的文章，后来继续进行了相应的学习，决定还是回归python环境跑一下opencv进行图像边缘检测的处理。图像分析资料：1.灰度图：灰度图是只含有黑白颜色，和0~255亮度等级的图片。灰度图具有 存储小，其亮度值就是256色调色板索引号， 从整幅图像的整体和局部的色彩以及亮度等级分布特征来看，灰度图描述与彩色图的描述是一致的特点。因此很多真彩色图
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2024-07-10 05:38:56
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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
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2023-08-24 02:13:54
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在计算机视觉领域，图像边缘检测是基础且关键的一环，它能够帮助我们从复杂的图像数据中提取有用的结构信息，进而用于物体识别、形状分析等多种应用。Python凭借其丰富的库支持，如OpenCV、Pillow、Scikit-image等，成为了实现图像边缘检测的热门工具。本文将详细介绍如何使用Python及OpenCV库获取图像的边缘轮廓，并通过示例代码展示这一过程。引言边缘检测的核心在于识别图像中灰度或
原创
精选
2024-05-01 08:23:58
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读取图像：image = cv2.imread('image.jpg')这里使用cv2.imread()函数读取了一张图像，文件路径为'image.jpg'。image是一个三维NumPy数组，表示图像的像素值。转换为灰度图：gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)将彩色图像转换为灰度图像，这样可以简化后续的处理步骤，并减少计算量。Canny边缘
原创
2024-05-20 20:47:01
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# Python获取图像边缘轮廓
在图像处理领域，提取图像的边缘轮廓是一项常见的任务。通过获取图像中物体的轮廓，可以帮助我们进一步识别和分析图像中的内容。Python作为一种流行的编程语言，在图像处理领域也有很强大的工具库，其中最著名的就是OpenCV（Open Source Computer Vision Library）。
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的函数和工具，可
原创
2024-04-23 05:46:15
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在图像处理中，获取图像的边缘轮廓是一种常见技术，主要用于图像分析、特征提取和视觉识别等领域。这里，我们主要讨论一种常用的边缘检测方法：Canny边缘检测算法。Canny 边缘检测算法原理Canny边缘检测算法由John F. Canny在1986年提出，目标是找到一个最优的边缘检测方法。Canny边缘检测算法的执行步骤如下：噪声去除：首先，使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，减少图像中的噪声。高斯滤
原创
2024-04-29 13:30:32
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在Python中，获取图像边缘轮廓通常使用OpenCV库。以下是一个简单的示例，说明如何使用OpenCV库来检测图像的边缘：
首先，确保你已经安装了OpenCV库。如果还没有安装，可以使用pip来安装：pip install opencv-python然后，你可以使用以下代码来检测图像的边缘：import cv2
import numpy as np
# 读取图像
image = cv2.imre
原创
2024-05-04 11:24:25
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第十二章: 图像轮廓图像边缘和图像轮廓的区别 前面我们在图像形态学操作里，用cv2.morphologyEx()这个函数实现图像梯度的提取，就是用膨胀图像-腐蚀图像，获取一个图像中前景图像的边缘。还有我们的礼帽黑帽一定程度也能提取图像的边缘信息。 我们还在图像梯度里面详细讲了sobel算子、scharr算子、laplasian算子、canny边缘检测，这些都是检测图像中边缘线条的。 本章讲的是图像
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2024-01-09 14:14:24
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基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征，而线条、轮廓、块往往是最能体现特征的几个元素，这篇文章就针对于这几个重要的图像特征，研究它们在OpenCV中的用法，以及做一些简单的基础应用。 一、Canny检测轮廓 在 上一篇文章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致，而soble边缘检测是基于单一阈值的，我们 不能兼顾到低阈值的丰富边缘
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2024-08-23 17:29:31
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在OpenCV中处理结构分析和形状描述（Structural Analysis and Shape Descriptors）,大部分跟contours相关。 轮廓线就是一条连接所有边界点的曲线，其实也就是两点相连构成的list。 （部分翻译的外文blog）“The contours are a useful tool for shape analysis and object detection
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2024-03-04 06:18:48
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目标了解轮廓是什么。学习查找轮廓，绘制轮廓。函数：cv.findContours()，cv.drawContours()什么是轮廓？轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点（沿边界）的曲线。轮廓是用于形状分析以及对象检测和识别的有用工具。1.为了获得更高的准确性，请使用二进制图像。因此，在找到轮廓之前，请应用阈值或canny边缘检测。 2.从OpenCV 3.2开始，findCont
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2023-07-28 17:39:25
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