目录0 写在前面1 一阶微分算子1.1 Prewitt算子1.2 Sobel算子2 二阶微分算子2.1 Laplace算子2.2 LoG算子3 Canny边缘检测 0 写在前面从本节开始，计算机视觉教程进入第三章节——图像特征提取。在本章，你会见到一张简简单单的图片中蕴含着这么多你没注意到的细节特征，而这些特征将会在今后更高级的应用中发挥着极其重要的作用。本文讲解基础特征之一——图像边缘。本文采
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2023-08-28 11:07:30
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1.参考资料 https://www.codeproject.com/Articles/99457/Edge-Based-Template-Matching用opencv编写的形状匹配算法，但不具旋转和缩放功能。著名机器视觉软件Halcon 的开发人员出版的一本书2.Machine Vision Algorithms and Applications [Carsten Steger, M
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2024-01-05 14:12:02
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纯粹阅读，请移步OpenCV使用Canny边缘检测器实现图像边缘检测效果图源码KqwOpenCVFeaturesDemoCanny边缘检测器是一种被广泛使用的算法，并被认为是边缘检测最优的算法，该方法使用了比高斯差分算法更复杂的技巧，如多向灰度梯度和滞后阈值化。Canny边缘检测器算法基本步骤 平滑图像：通过使用合适的模糊半径执行高斯模糊来减少图像内的噪声。 计算图像的梯度：这里计算图像的梯度，并
图像边缘检测1. sobel 算子Sobel算子是一种常用于图像处理和计算机视觉中的边缘检测算法。它用于识别图像中的边缘区域，即图像中灰度值发生剧烈变化的地方。Sobel算子基于图像的灰度梯度，通过计算每个像素点周围像素的灰度值差异，来确定边缘的位置和方向。Sobel算子主要由两个3x3的矩阵组成，分别用于计算图像在水平和垂直方向的梯度。这两个矩阵通常被称为Sobel算子模板或卷积核。下面是水平和
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2023-12-20 06:38:03
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图像处理Author：louwillMachine Learning Lab从本文开始，笔者计划花一些时间对传统的图像分割算法进行一个系统的梳理，叙述方式仍然是以原理阐述和代码实现为主。谈到图像分割算法，现在基本上言必称深度学习。这也无可厚非，毕竟大环境和研究趋势如此。但回过头来，我们有必要对传统的图像处理算法有一个基本的了解。本文的主要内容是对基于边缘检测的图像分割算法进行介绍。主要叙述内容包括
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2024-01-05 23:39:44
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边缘检测算法有如下四个步骤：
滤波：边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数的计算对噪声很敏感，因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能．需要指出，大多数滤波器在降低噪声的同时也导致了边缘强度的损失，因此，增强边缘和降低噪声之间需要折衷．增强：增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值．增强算法可以将邻域（或局部）强度值有显著
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2023-12-19 19:42:05
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详解基于边缘的模板匹配算法与OpenCV代码实现，完全适用工业级应用场景的模板匹配算法...
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2021-07-15 09:59:31
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OpenCV中自带的模板匹配算法，完全是像素基本的模板匹配，特别容易受到光照影响，光照稍微有所不同，该方法就会歇菜了！搞得很多OpenCV初学者刚学习到该方法时候很开心，一用该方法马上很伤心，悲喜交加，充分感受到了理想与现实的距离，不过没关系，这里介绍一种新的模板匹配算法。
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2021-07-16 15:12:02
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1 - 引言在图像识别中，如果可以将图像感兴趣的物体或区别分割出来，无疑可以增加我们图像识别的准确率，传统的数字图像处理中的分割方法多数基于灰度值的两个基本性质不连续性、 以灰度突变为基础分割一副图像，比如图像的边缘相似性 根据一组预定义的准则将一副图像分割为相似的区域。阈值处理、区域生长、区域分裂和区域聚合都是这类方法的例子。2 - 点、线和边缘检测基础虽然许多检测算法都被opencv封装成函数
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2024-04-20 20:48:06
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# 基于形状的模板匹配算法
在计算机视觉领域，模板匹配是一种基本的技术，用于在图像中寻找与特定形状相似的对象。对于新手开发者来说，理解和实现这个算法可能会有些复杂。本文将详细介绍如何在Python中实现基于形状的模板匹配算法。我们将使用OpenCV库，这是一种流行的计算机视觉库。首先，让我们了解整个流程。
## 流程概述
模板匹配的基本流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
上一个教程中我们谈到的拉普拉斯算子本质上属于图像的边缘检测，但是我们同时也看到，拉普拉斯算子有一定的局限性，对于复杂图像的边缘检测有些力不从心，本次我们将介绍一个在OpenCV中有着决定性地位的边缘检测——Canny算法。我们在前面已经了解过，边缘检测算法通常有四个步骤：(1)滤波：边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数的计算对噪声很敏感，因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检
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2024-10-21 17:50:31
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目录摘要 简介 什么是边缘计算 为什么需要边缘计算 什么是边缘计算 边缘计算的优点 案例研究 云卸载 视频分析 智能家居 智慧城市 边缘协作 机遇和挑战 编程可行性 命名 数据抽象 服务管理 私密性 最优化指标 小结 摘要 物联网技术的快速发展和云服务的推动使得云计算模型已经不能很好的解决现在的问题，于是，这里给出一种新型的计算模型，边缘计算。边缘计算指的是在网络的边缘来处理数据，这样能够减少请求
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2024-01-22 10:23:05
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这次写一下算法方面的，图像处理中模板匹配算法的研究和实现。 一： 首先我们先上一下模板匹配的理论及其公式描述： 模板匹配是通过在输入图像上滑动模板图像块对实际的图像块和输入图像进行匹配，并且可以利用函数cvMinMaxLoc()找到最佳匹配的位置。例如在工业应用中，可以锁定图像中零部件的位置，并根据具体的位置，进行具体的处
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2023-09-08 11:20:49
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边缘提取在图像处理中扮演着极其重要的角色，它用于识别图像中的轮廓和边界，从而能够有效地提取出感兴趣的对象。对于许多实际应用，如目标检测、图像分析、计算机视觉等，边缘提取算法是关键技术之一。这篇博文将详细探讨 Python 中的边缘提取算法，包括其技术原理、架构解析、源码分析和实际应用场景。
> “边缘提取是计算机视觉和图像处理领域的重要基础。通过提取边缘，我们能够提取出物体的形状和结构信息。”
经典的边缘提取算法中有一类算法是基于设计边缘提取算子（或者也可以叫卷积模板），然后经过阈值处理得到二值化的边缘图，下面就具体介绍这种思路相关的内容。边缘提取（一）：传统的边缘提取算子（1）传统的边缘提取算子包括sobel、prewit、robert、LoG等，下面一一介绍：1. &nbs
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2023-11-03 13:04:09
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介绍图像处理是一个广泛使用的概念，用于利用图像中的信息。图像处理算法需要很长时间来处理数据，因为图像很大，并且其中可用的信息量很大。因此，在这些前沿技术中，有必要减少算法所关注的信息量。有时这只能通过传递图像的边缘来完成。所以在这篇博客中，让我们了解 Canny 边缘检测器和整体嵌套边缘检测器。什么是边缘检测？图像中的边缘是图像强度的显着局部变化。顾名思义，边缘检测是检测图像边缘的过程。下面的示例
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2024-08-13 15:24:36
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边缘计算——最浅显易懂的科普文，你值得拥有！
亲爱的同学们，端午假期愉快的过去了，粽子也吃了，今天就来说点新鲜的东西吧。
说新鲜，其实也不新鲜了，在十年前就有边缘计算这个名词了，只不过随着物联网的发展，边缘计算被再次拎了出来。概念根据名字我们可以猜测一下，边缘计算就是在终端设备附近靠近数据源的一侧进行的本地计算分析。因为靠近终端，我们的计算实时性会更高。
图像矩阵： 数字图像数据可以用矩阵来表示，因此可以采用矩阵理论和矩阵算法对数字图像进行分析和处理。由于数字图像可以表示为矩阵的形式，所以在计算机数字图像处理程序中，通常用二维数组来存放图像数据。 算法描述： 将当前像素与邻接的下部和又不的图像进行比较，如果相似，则将当前像素设为白色，否则设置为黑色。采用欧氏距离算法，将一个像素的3个色彩分量；映射在三维空间中
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2023-06-29 22:12:41
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一、边缘检测的一般步骤 1、滤波 边缘检测算法主要用到了图像强度的一阶和二阶导数，导数对噪声比较敏感。图像边缘信息和噪声都集中在高频段，要想更好地检测边缘就要去除高频段的噪声，可以采用高斯平滑滤波器卷积降噪。 2、增强 增强算法可以将图像灰度点领域强度值有显著变化的点凸显出来。具体编程实现时，可通过计算梯度幅值来确定。 3、检测 一般增强后的图像，邻域
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2023-09-27 19:45:30
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本文主要介绍几种常见的边缘检测算法：canny边缘检测、Sobel边缘检测、Laplacian边缘检测和Scharr边缘检测。1. 主要介绍基于canny算子的边缘检测：Canny边缘检测基本原理(1)图象边缘检测必须满足两个条件：一能有效地抑制噪声；二必须尽量精确确定边缘的位置。(2)根据对信噪比与定位乘积进行测度，得到最优化逼近算子。这就是Canny边缘检测算子。(3)类似与Marr(LoG)
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2024-01-14 20:57:43
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