计算机中的边缘算法主要是依靠梯度差来计算，常见的有sobel算子，lapacian算子等，在实现方法上都大同小异，OpenCV中对这类函数都有封装，使用起来很方便：1.Sobel算子的边缘检测我们先找一张灰度图像，这里用一张照片，取在HSV色域的V通道：sobel算子有两个方向：-1-2-1000121 -101-202-101 分别用来检测水平方向与竖
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2024-03-18 09:48:37
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1、 边缘提取算法方法一：一阶微分算子Sobel算子Sobel算子检测方法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好，Sobel算子对边缘定位不是很准确，图像的边缘不止一个像素。Roberts算子Roberts算子检测方法对具有陡峭的低噪声的图像处理效果较好，但是利用roberts算子提取边缘的结果是边缘比较粗，因此边缘的定位不是很准确。Prewitt算子Prewitt算子检测方法对灰度渐变和噪声较多
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2023-10-05 10:10:41
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常用的图像边缘提取算子有以下几种： Roberts算子
是一种最简单的算子，是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子，他采用对角线方向相邻两像素之差近似梯度幅值检测边缘。 Laplacian 算子
是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子。 Canny
算子
的目标是找到一个最优的
边缘检测
算法
，Canny 使用了
变分法。
先
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2023-11-10 20:40:31
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仅自学做笔记用,后续有错误会更改理论卷积的应用 - 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， 再图像特征提取丶对象检测丶模式识别等方面都有重要作用如何捕捉/提取边缘：对图像求它的一阶导数，delta = f(x) - f(x-1), delta值越大， 说明像素在x方向变化越大，边缘信号越强如果你已经忘记了数学求导什么的概念， 也不用担心， 直接用Sobel算子进
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2023-12-08 13:46:24
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# Python Request Token提取代码教程
## 1. 整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(导入requests库)
B --> C(发送请求)
C --> D(提取Token)
D --> E(结束)
```
## 2. 步骤及代码示例
### 步骤一：导入requests库
```python
i
原创
2024-05-12 03:40:20
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在数据分析和机器学习中，特征提取是从数据中提取有意义的信息的重要步骤。特征提取可以帮助提升模型的性能和效率，进而推动整个项目的成功。本文将详细记录针对“python特征提取代码”的问题解决过程，以便为未来的项目提供参考。
### 初始技术痛点
在我们开始构建一个基于机器学习的图像分类系统时，我们面临了一个技术痛点：如何从大量原始图像数据中有效提取特征以供模型使用。特征的数量和质量直接影响模型的
文章目录一：实验内容二：实验过程（一）边缘提取（1）卷积算子a：robert交叉算子b：prewitt算子c：sobel算子d：laplacian算子（2）实验代码（二）特征点检测（1）实验代码三：实验结果及分析（一）边缘提取（1）实验原图（2）robert算子（3）prewitt算子（3）sobel算子（4）laplacian算子（5）综合对比（二）特征点检测（1）实验原图（2）susan特征
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2024-07-31 18:43:24
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小白学python（opencv边缘检测）边缘检测算子类别Canny()Sobel（）Scharr（） 边缘检测就是将图像的边缘提取并检测出来，有以下几种方法： 边缘检测算子类别边缘检测算子：
一阶导数： Roberts、Sobel、Prewitt
二阶导数： Laplacian、Log/Marr、(Kirsch、Nevitia)
非微分边缘检测算子： Canny（又是数学方面，还是靠百度）
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2023-08-11 14:30:50
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前言耐心看完一定会有收获的，大部分内容也会在代码中体现，结合理论知识和代码进行理解会更有效。代码用opencv4.5.1（c++）版实现一、边缘检测算法边缘检测算法是指利用灰度值的不连续性质，以灰度突变为基础分割出目标区域。对铝铸件表面进行成像后会产生一些带缺陷的区域，这些区域的灰度值比较低，与背景图像相比在灰度上会有突变，这是由于这些区域对光线产生散射所引起的。因此边缘检测算子可以用来对特征的提
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2023-07-04 19:57:52
548阅读
边缘检测1D、2D非最大抑制在二维的情况下，这可以通过检查最接近梯度方向的两个相邻像素来实现。滞后阈值法（两个阈值）边缘振幅大于较高阈值的点立即被接受为安全的边缘点。边缘振幅小于下阈值的点会立即被拒绝。在两个阈值之间具有边缘振幅的点通过一条路径连接到安全的边缘点，其中所有点的边缘振幅都高于较低阈值的边缘振幅才被接受。亚像素精度边缘检测 在得到像素级边后，提取具有亚像素精度的边：我们可以将一个二次曲
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2023-09-17 00:43:40
207阅读
前一阵子在看Automate the Boring Stuff with Python，读英语文章时会碰到不认识的单词，需要复制英文，查询对应的中文解释。再把英文及中文解释复制到文章的右边方便查阅，如此重复很多次，相当烦人。就想试着用python实现按住Crtl+C，然后自动在记事本中生成对应的单词和意思，省去复制黏贴的繁琐无意义劳动。先演示最终成果查词小程序 用PyQt5实现GUI界面用CMD操
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2023-08-21 09:08:47
179阅读
在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用 Python 进行图片的边缘提取。边缘提取是计算机视觉中的一个重要技术，它在许多应用中起着关键作用，包括图像处理、自动驾驶和机器学习等。
### 环境配置
在开始之前，我们需要配置一个处理图像的环境，我们将使用 OpenCV 库来执行边缘提取任务。以下思维导图展示了我们的环境配置步骤。
```mermaid
mindmap
root
环境配置
# 随机森林规则提取代码实现
## 1. 流程概述
下面是实现随机森林规则提取的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 导入所需的库和数据 |
| 步骤2 | 创建随机森林模型 |
| 步骤3 | 训练随机森林模型 |
| 步骤4 | 提取规则 |
下面将逐一介绍每个步骤需要做什么，并提供相应的代码。
## 2. 步骤1：导入所需的库和数据
原创
2023-11-09 06:04:52
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# Python身份证提取代码
## 简介
身份证是我们日常生活中常见的一种证件，其中包含了个人的身份信息。在某些情况下，我们需要从身份证号码中提取出其中的一些信息，比如出生日期、性别等。本文将介绍如何使用Python编写程序，提取身份证中的信息。
## 身份证号码的结构
身份证号码是由18位数字和一个校验码（最后一位）组成的。其中前17位表示地区、出生日期和顺序码，最后一位为校验码。以下
原创
2023-08-14 04:21:41
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推文：OpenCV-Python教程（11、轮廓检测）一、轮廓发现是基于图像边缘提取的基础，寻找对象轮廓的方法，所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓的发现。 操作步骤1.转换图像为二值化图像：threshold方法或者canny边缘提取获取的都是二值化图像 2.通过二值化图像寻找轮廓：findContours 3.描绘轮廓：drawContours二、相关函数1、findContours
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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Open CV系列学习笔记（十六）Canny边缘提取Canny算法Canny边缘检测算子是John F. Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法。更为重要的是 Canny 创立了边缘检测计算理论（Computational theory of edge detection）解释这项技术如何工作。 通常情况下边缘检测的目的是在保留原有图像属性的情况下，显著减少图像的数据规模。有多种
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2023-08-17 15:43:52
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1、Roberts算子2、Prewitt算子3、Sobel算子4、Laplacian算子5、Scharr算子6、Canny算子步骤1.步骤2.步骤3.1）2）步骤4.步骤5.7、LOG算子 1、Roberts算子在Python中，Roberts算子主要通过Numpy定义模板，再调用OpenCV的filter2D()函数实现边缘提取。该函数主要是利用内核实现对图像的卷积运算。dst = filte
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2023-08-20 13:32:37
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这两天无意间又发现了两个提取Unity游戏资源的工具，这会儿刚好有时间我就码点字总结一下。一、disunity 如下图所示，OpenAssets-File 选一个 .asset 或者一个.assetbundle 然后Extract All即可导出，感觉只是在disunity上增加了一个可视化的功能。 三、UnityStudio其实我觉得这个工具非常牛逼、前面两个都只能把资源解开
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2024-02-20 19:08:36
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简介边缘检测是图像处理中使用频率很高的方法，在进行更复杂的图像处理之前，我们常常先对图像进行边缘检测，以去除图像一些无用的部分，并保留一些对我们有用的部分。原理边缘检测意在检测出图像的边缘，那何为边缘？简单的理解是，边缘是图像中明暗变化剧烈的地方。如果从图像的x轴方向抽出一列数据，绘出它的图像，并假设是连续的曲线，则曲线陡升或陡降出就代表边缘。从数学角度看，陡升或陡降意味着该处的斜率比较大。反过来
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2024-01-21 08:58:27
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