边缘检测1、Sobel2、Laplace3、Roberts4、CannyMarr-Hildreth简单来说，就是先对图像进行（1）高斯滤波，再进行拉普拉斯变换，（2）由于拉普拉斯变换是二阶偏导，边缘点对应的一阶偏导为局部极值，那么其二阶偏导则为0点，（3）所以最后一步为0点检测下面给出拉普拉斯算子：高斯核模版如下：而这里的算法就是，经过研究， Marr 和Hildreth发现，可以将这两
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2024-05-07 12:50:03
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图像的梯度计算的是图像变化的速度，对于边缘部分呢灰度值变换大，梯度值也大，相反则灰度值变化小，梯度值小图像梯度值严格说应该需要求导数，但是图像梯度一般通过计算像素值的差，来得到梯度的近似值以下介绍三种算子的使用Sobel算子、Scharr算子和Laplacian算子 Sobel算子是一种离散的微分算子，该算子结合了高斯平滑处理和微分求导运算。 该算子利用局部差寻找边缘Sobe
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2024-02-02 16:44:29
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DIP第三章作业鉴于LoG算法在历史中的地位，进行较深入的实验研究。探讨不同σ对LoG算法的影响。图像Chapter3_1.pgm计算公式（*表卷积）见(1) 1)取σ =1.2然后求零交叉的结果2)取σ =2.8的然后求零交叉的结果3)讨论和结论：零交叉对σ的依赖性软件平台Python3.6 + OpenCV4.4.0LoG原理LoG边缘检测算子是David Court
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2024-07-31 17:22:08
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# Opencv Python Laplace算子实现
## 概述
在本文中，我们将介绍如何使用OpenCV库的Python接口实现Laplace算子。Laplace算子是一种常用的边缘检测算法，可以帮助我们找到图像中的边缘信息。为了帮助初学者更好地理解，我们将以步骤的形式介绍算法实现的过程，并提供相应的代码示例和注释。
## 算法流程
下面是Laplace算法的实现流程图：
```merm
原创
2023-11-09 08:21:00
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最近在优化一个Python项目，里面包含很多set，list，dict等操作，代码行数2000多行，每次运行耗时都在30-50ms，本以为是Python语言的动态解析特性导致运行性能太低，便尝试使用JIT工具进行优化，折腾一番之后，性能只提升20%，远没有官方介绍的6倍之多，反复查看代码，想到了IO耗时的问题，而是怀疑log输出到控制台耗时是否是罪魁祸首，实验下来发现的确如此。实验内容：分别对比，
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2024-05-14 15:45:45
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在图像中，边缘可以看做是位于一阶导数较大的像素处，因此，我们可以求图像的一阶导数来确定图像的边缘，像sobel算子等一系列算子都是基于这个思想的。但是这存在几个问题：1. 噪声的影响，在噪声点处一阶导数也会取极大值 2. 求解极大值的复杂性 所以，有了使用二阶导数的方法。这里主要考虑LoG算子，即高斯-拉普拉斯算子。为什么要使用二阶导数呢？ 这里要考虑上
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2024-01-25 20:52:03
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卷积卷积定义简单来说就是一个kernel在图像上进行加权求和，用公式可表示为卷积核的锚点指的是这个卷积核更新输出的点，一般为卷积核的中心点；卷积的步长为卷积核在图片上移动一次的距离。卷积边界问题当卷积核移动到图像相边界时，卷积核会有部分位置超出原图的边界，此时无法进行运算，需要将原图像的边界扩充后才能运算。扩充方式BORDER_DEFAULT：用已知边缘镜像填充BORDER_CONSTANTP：用
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2024-08-14 16:17:18
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图象边缘检测中边界闭合性的分析与探讨
摘 要 在图象边缘检测中往往要求所检测到的边缘具有封闭特性，本文详细地分析了目前常用的两种算法：哈夫变换和Canny边缘检测算法，最后，探讨边缘算子应满足的准则。
关键词 边缘检测；闭合性；哈夫变换；Canny算子
1引言
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2024-08-27 14:52:01
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# 如何实现边缘提取算子 opencv python
## 1. 整体流程
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 读取图像 |
| 3 | 转换为灰度图 |
| 4 | 应用边缘提取算子 |
| 5 | 显示结果 |
## 2. 具体步骤及代码
### 步骤1：导入所需的库
```python
import cv2
import
原创
2024-02-22 05:44:23
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本篇文章中，我们将一起学习OpenCV中边缘检测的各种算子和滤波器——Canny算子,Sobel算子,Laplace算子以及Scharr滤波器。文章中包含了五个浅墨为大家准备的详细注释的博文配套源代码。在介绍四块知识点的时候分别一个，以及最后的综合示例中的一个。文章末尾提供配套源代码的下载。 给大家分享一个OpenCv中写代码是节约时间的小常识。其实OpenCv
一、概述 图像的傅里叶变换及其两个重要的度量：幅度谱和相位谱。了解两个重要的概念：低频和高频。低频指的是图 的傅里叶变换
“
中心位置
”
附近的区域。注意，如无特殊说明，后面所提到的图像的傅里叶变换都是中心化后的。高频随着到“
中心位置
”
距离的增加而增加，即傅里叶变换中心位置的外围区域，这里的“
中心位置
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2024-02-05 15:46:12
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本篇文章中，我们将一起学习OpenCV中边缘检测的各种算子和滤波器——Canny算子,Sobel算子,Laplace算子以及Scharr滤波器。文章中包含了五个浅墨为大家准备的详细注释的博文配套源代码。在介绍四块知识点的时候分别一个，以及最后的综合示例中的一个。文章末尾提供配套源代码的下载。 给大家分享一个OpenCv中写代码是节约时间的小常识。其实OpenCv
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2023-07-29 18:30:13
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一、canny算子优点 相比较于常见的robert算子、sobel算子、梯度求边缘等方法，使用canny算子可以提取单像素二值化的细边缘，这是其他方法所不具备的 二、opencv canny算子提取边缘基本原理 opencv中canny算子的基本原理主要有以下几个步骤： 1. 梯度或sobel算子求边缘图 下图是用梯度求的边缘图，梯度值取水平梯度和垂直梯度之和，可以看到求出的边缘具有一定的宽度，
laplacian = cv2.Laplacian(src, ddepth[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]]])Src: 需要处理的图像，Ddepth: 图像的深度，
原创
2022-06-01 17:42:43
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1 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
2 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
3 #include <stdlib.h>
4 #include <stdio.h>
5
6 using namespace cv;
7
8 /** @函数 main */
9 int
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2020-01-09 13:15:00
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卷积应用-图像边缘提取
卷积应用-图像边缘提取
边缘是什么 – 是像素值发生跃迁的地方，是图像的显著特征之一，
在图像特征提取、对象检测、模式识别等方面都有重要的作用。
如何捕捉/提取边缘 – 对图像求它的一阶导数
- delta = f(x) – f(x-1), delta越大，说明像素在X方向变化越大，边缘信号越强
Sobel算子
是离散微分
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2020-05-03 12:50:00
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图像变换1.基于OpenCV的边缘检测 canny算子，soble算子，laplacian算子，Scharr滤波器。 边缘检测的步骤： 1.滤波：用滤波器来改善和噪音有关的性能 2.增强：这个的作用是确定图像个点领域强度的变化值。 3.检测：也就是将增强之后的点进行筛选。2.canny算子 目标是找到一个最优的边缘检测算法，有以下三个评价标准 1.低错误率:标识出尽可能多的实际边缘 2.高定位性:
Goal在本教程中，您将学习如何：使用 OpenCV 函数 Laplacian() 来实现 Laplacian 算子的discrete analog离散模拟。Theory1. 在之前的教程中，我们学习了如何使用 Sobel 算子。 这是基于这样一个事实，即在边缘区域，像素强度显示出“跳跃jump”或强度的高变化。 得到强度的一阶导数，我们观察到边缘的特征是最大值，如图所示：2. 而且......如
1. 要求参考Sobel算子能够检测x和y方向的原理，设计合适的模板，能够检测±45°斜方向上的图像细节，分别输出正45度方向和负45度方向的图像细节，以及两者相叠加后的图像结果。将取的图像细节，叠加到原图上，实现图像锐化。2. Sobel算子 用来强调水平边缘，用来
简介索贝尔（Sobel）算子索贝尔算子是计算机视觉领域的一种重要处理方法。主要用于获得数字图像的一阶梯度，常见的应用和物理意义是边缘检测。 索贝尔算子不但产生较好的检测效果，而且对噪声具有平滑抑制作用，但是得到的边缘较粗，且可能出现伪边缘。计算方法：使用函数：Sobel（）函数应用：部分代码示例：int main()
{
Mat src, gray_src,dest;
src = imread
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2024-07-10 21:15:57
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