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：Canny算法介绍 Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是：
好的检测- 算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘。
好的定位- 标识出的边缘要尽可能与实际图像中的实际边缘尽可能接近。
最小响应- 图像中的边缘只能标识一次，并且可能存在的图像噪声不应标识为边缘。 推文：Canny边缘检测算法原理及其VC实现详解(一) 1.高斯模糊--GaussianBlur
1.canny边缘检测算法1）使用高斯滤波，滤除噪声2）计算图像中每个像素点的梯度和方向3）应用非极大值抑制，以消除边缘带来的杂散影响4）应用双阈值，检测和确定真实和潜在边缘5）通过抑制孤立的弱边缘完成边缘检测import cv2 as cv
import numpy as np
#canny边缘检测算法
def cvshow(img):
cv.imshow("img",img)
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2023-09-16 11:31:10
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# Python边缘填充的实现方法
作为一名经验丰富的开发者，我很愿意教会你如何在Python中实现边缘填充。边缘填充是一种常见的图像处理技术，可以用于增加图像的大小、修复图像边缘的问题等。下面我将详细介绍整个实现过程，并给出相应的代码示例。
## 实现步骤
为了更好地理解整个实现过程，我们可以用以下表格展示每个步骤的具体操作：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 步骤1 |
原创
2023-12-24 06:53:47
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本章我们学习Rosenfeld细化算法，参考资料：http://yunpan.cn/QGRjHbkLBzCrn在开始学习算法之前，我们先看下连通分量，以及4连通性，8连通性的概念：http://www.imageprocessingplace.com/downloads_V3/root_downloads/tutorials/contour_tracing_Abeer_George_Ghuneim
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2024-06-14 08:37:15
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目录前言正文原理高斯滤波过滤计算像素点的梯度方向(Sobel算子）非极大值抑制用双阈值算法检测和连接边缘通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测代码参考文献 前言Canny边缘检测是从不同视觉对象中提取有用的结构信息并大大减少要处理的数据量的一种技术。我们这里主要用其来进行直线边缘检测。正文原理Canny边缘检测算法主要分为以下五个步骤(参考自：Canny边缘检测算法)使用高斯滤波器，以平滑图像，滤
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2024-03-05 12:23:51
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概述了一些常用的Python库，它们提供了一种简单直观的图像转换方法。介绍在我们今天的世界中有很多的数据，而图像是这些数据中的重要组成部分。但是，要使用这些图像，需要对它们进行处理。因此，图像处理是分析和操纵数字图像的过程，主要目的是提高数字图像的质量或从中提取一些信息，可以将其用于某种用途。图像处理中常见的任务包括显示图像，基本操作，如裁剪、翻转、旋转等、图像分割、分类和特征提取、图像恢复和图像
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2024-05-24 20:24:58
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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
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2024-02-28 10:23:27
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文章目录一、Canny边缘检测1.1高斯滤波器2.1梯度和方向3.1非极大值抑制4.1双阈值检测 一、Canny边缘检测Canny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步骤1.平滑图像：使用高斯滤波器与图像进行卷积，平滑图像，以减少边缘检测器上明显的噪声影响。 使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声。2.计
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2024-03-28 13:21:05
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深度学习针对边缘检测是计算机视觉领域的一项重要技术，旨在通过深度学习算法有效提取图像的轮廓与边缘信息。在这篇博文中，我将详细描述如何应用深度学习技术解决边缘检测问题，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化等方面。
## 版本对比
为了有效地进行边缘检测，近年来的研究成果和工具正在快速迭代。下表展示了不同版本的深度学习框架在边缘检测中的应用情况：
| 版本 | 特
本期我们一起看看如何进行图像边缘的检测。边缘检测通常用于理解图像中的对象，帮助机器做出更好的预测。编写边缘检测程序是了解机器如何看待外界的好方法。现在就让我们使用python进行边缘检测吧。我们将为该项目使用两个主要模块：Numpy，Matplotlib和OpenCV。Matplotlib是一个完整的库，用于在Python中生成静态，动画和交互式可视化。OpenCV是一个高度优化的库，专注于实时应
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2024-05-31 01:48:03
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以下这一节不会再像之前那样详细介绍，主要是以理解概念为主，关于API介绍或者程序在视频中都有，以后用到知道去哪里找即可。（一）拉普拉斯算子作为一个卷积核，这是一个二阶的算子，是用来提取边缘的，主要是利用一阶导数最大的地方二阶导数为0这个特征来进行边缘提取，但是这个算子的噪声很明显。处理的流程：先高斯模糊去掉噪声，在转换为灰度图像，在拉普拉斯二阶导数计算，取绝对值，显示结果。（二）canny算子这是
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2024-03-27 09:24:17
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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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简 介： 本文讨论了图像处理中重要的技术：边缘检测，重点介绍了两种方法（Sobel边缘检测和Canny边缘检测）。在展示OpenCV中的用法 同时也强调了为什么图像平滑是重要的预处理步骤。在Canny边缘检测中 也是使用的Sobel算子获得导数的数值解。通过应用非最大抑制以及滞回比较， Canny算法更加鲁棒和灵活。这就是为什么Canny算子最令人喜欢并被广泛使用在边缘检测中的原因。关键词： 边缘
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2024-02-02 16:59:31
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这个系列的目的是通过对OpenCV示例，进一步了解OpenCV函数的使用，不涉及具体原理。
目录 简介 Example运行截图 Example分析 Example代码
简介
本文记录了对OpenCV示例
fitellipse
.cpp
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2024-03-13 14:45:07
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在之前的笔记中，我们提取了图像中的轮廓信息，那么我们就可以通过这些轮廓来做一些进一步的操作。今天要整理记录的是对轮廓进行椭圆拟合。 轮廓的椭圆拟合，就是将一个轮廓近似表示为一个与该轮廓形状相近的椭圆，当这个椭圆的长短轴相等时就是一个圆。如果我们的目标本身是一个圆或椭圆，但是可能存在一些瑕疵，例如缺角、凹陷等等，那么进行提取轮廓、椭圆拟合后，就可以得到和目标物体近似的完整椭圆。 这就是轮廓椭圆拟合的
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2023-12-29 14:58:36
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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
OpenCV 学习（利用滤波器进行边缘提取）通过低通滤波器，我们可以将图像平滑，相反的，利用高通滤波器可以提取出图像的边缘。Sobel 滤波器Sobel 滤波器是一种有方向性的滤波器，可以作用在 X 方向或 Y 方向。 关于这种滤波器的理论介绍可以参考：https://en.wikipedia.org/wiki/Sobel_operator函数原型如下：void Sobel( InputArra
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2024-01-28 00:30:46
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轮廓拟合计算轮廓时，可能不需要实际的轮廓，而仅需要一个接近于轮廓的近似多边形，Opencv中提供了多种计算轮廓近似多边形的方法。矩形包围框retval = cv2.boundingRect( array ) 绘制轮廓的边界矩形返回值 retval 表示返回的矩形边界左上角顶点的坐标值及矩形边界的宽度和高度。array可以是灰度图或轮廓还可以是有四个返回值的形式，x,y,w,h = cv2.boun
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2024-01-08 17:45:22
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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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