import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
__author__ = "zxsuperstar"
__email__ = "zxsuperstar@163.com"
"""
Canny边缘提取
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
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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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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上一期：医学图像处理——图像边缘检测（一）——掩模的概念、点检测、线检测“所谓边缘检测，那么大家对“边缘”的概念还了解吗？而对数字图像进行一般边缘检测的步骤又是什么呢？今天就带大家一起去解决这两个问题！”边缘检测是基于灰度突变来分割图像的最常用的办法。图像分析和理解的第一步也常常是边缘检测，我们从介绍边缘建模的方法开始，来探索边缘检测的奥义。边缘模型 图像的大
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2023-08-08 10:18:28
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实验三 边缘检测算子一、 实验目的 利用opencv或其他工具编写实现下图的sobel算子和robert算子边缘检测二、 实验过程 利用opencv python实现sobel算子和robert算子边缘检测 (1)在python安装opencv库 这个步骤我在第二个实验，图像滤波里写过了，就不再重复了。 (2)编写代码 代码如下：import cv2
import numpy as np
im
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2023-11-01 23:07:09
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第5章 边缘和轮廓5.1边缘检测5.1.1 Laplacian边缘检测5.1.2 Sobel边缘检测5.1.3 Canny边缘检测5.1.4 总结5.2 图像轮廓5.2.1查找轮廓5.2.2 绘制轮廓5.3 霍夫变换5.3.1霍夫直线变换5.3.2霍夫圆变换 5.1边缘检测图像的边缘是指图像中灰度值发生急剧变化的位置，边缘检测的目的是为了绘制出边缘线条。边缘通常是不连续的，不能表示整体。图像轮廓
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2024-03-06 00:26:38
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# Python OpenCV边缘检测 让轮廓闭合
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何在Python中使用OpenCV进行边缘检测并让轮廓闭合。本文将按照以下步骤进行操作：
1. 导入所需的库
2. 读取图像并进行灰度处理
3. 进行边缘检测
4. 对边缘进行闭合处理
5. 显示闭合后的轮廓
## 1. 导入所需的库
在开始之前，我们需要导入OpenCV库和NumPy库，用于图像处理
原创
2024-02-08 04:46:22
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在本文中，我将分享如何使用 Python 实现图片边缘检测的过程。从背景描述到技术原理，再到具体的源码分析和性能优化，确保结构清晰且逻辑严谨。
在现代计算机视觉领域，边缘检测是一个重要的基础任务，它有助于识别图像中的物体和特征。通过边缘检测，我们可以提取出图像中物体的轮廓，进而进行更深入的分析。以下是实现图像边缘检测的一个整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A[
边缘检测是一种将图片中关键信息表现出来的一种图片技术，它的结果并不是字面意思上的获取图片边缘，而是将图片有用的信息勾勒出来，类似素描的结果，但是已经去掉了很多信息。如下所示，一张原始的图片是这样的： 通过边缘检测算法，我们最终得到的图片可能是这样的： 虽然丢掉了颜色和很多细节，但是
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2023-11-14 10:29:59
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边缘检测，框出物体的轮廓(使用opencv-python)OpenCV 中的轮廓应用感兴趣区域的移动物体检测，框出移动物体的轮廓 (固定摄像头, opencv-python)OpenCV图像处理-轮廓和轮廓特征图像二值化做轮廓检测，必须先把图像二值化。而二值化主要考虑如何做到阈值自适应，尤其是局部阈值自适应OpenCV—图像二值化图像二值化,阈值处理(十)轮廓处理的一般流程：知识点1： 需要注意的
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2023-12-30 23:45:01
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图像边缘检测之索贝尔算子、拉普拉斯算子、canny算子1.Sobel算子Sobel 算子又被叫做一阶微分算子，是一种差分近似微分的方法。其中根据核的不同又有水平和竖直梯度之分，对应着不同的卷积核。API如下：cv::Sobel (
InputArray Src // 输入图像
OutputArray dst// 输出图像，大小与输入图像一致
int depth // 输出图像深度.
Int dx.
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2024-09-05 16:03:24
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图像处理是计算机视觉的一个重要领域，它涉及到图像的分析和修改，以达到某些目标，如特征提取、图像增强或对象识别。边缘检测是图像处理中一个基础而关键的步骤，它有助于获取图像中对象的轮廓。在本技术博客中，我们将介绍如何使用Python和OpenCV库来提取图像中的边缘轮廓，并展示几个代码案例。安装OpenCV要在Python中进行图像处理，首先需要安装OpenCV库。可以通过以下命令安装：pip ins
原创
精选
2024-05-01 15:55:14
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我是一名初学者，如果你发现文中有错误，请留言告诉我，谢谢 如果需要检测到图像里面的边缘，首先我们需要知道边缘处具有什么特征。对于一幅灰度图像来说，边缘两边的灰度值肯定不相同，这样我们才能分辨出哪里是边缘，哪里不是。因此，如果我们需要检测一个灰度图像的边缘，我们需要找出哪里的灰度变化最大。显然，灰度变化越大，对比度越强，边缘就越明显。那么问题来了，我们怎么知道哪里灰度变化大，哪里灰度变化小
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2024-05-09 09:36:45
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标签：我是一名初学者，如果你发现文中有错误，请留言告诉我，谢谢如果需要检测到图像里面的边缘，首先我们需要知道边缘处具有什么特征。对于一幅灰度图像来说，边缘两边的灰度值肯定不相同，这样我们才能分辨出哪里是边缘，哪里不是。因此，如果我们需要检测一个灰度图像的边缘，我们需要找出哪里的灰度变化最大。显然，灰度变化越大，对比度越强，边缘就越明显。那么问题来了，我们怎么知道哪里灰度变化大，哪里灰度变化小呢？导
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2024-07-25 13:58:48
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OpenCV中的轮廓 1.1什么是轮廓轮廓可以简单认为成连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。为了准确，要使用二值化图像。需要进行阀值化处理或者Canny边界检测。查找轮廓的函数会修改原始图像。如果之后想继续使用原始图像，应该将原始图像储存到其他变量中。在OpenCV中，查找轮廓就像在黑色背景中超白色物体。你应该记住，要找的物体应该
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2023-08-22 12:47:10
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通过Opencv进行边缘检测可以说是十分常见了，接下来让我们聊一聊如何通过python opencv一步一步实现边缘检测重要函数讲解图片读取函数:pic = cv2.imread(file_path, flag=None)参数：file_path:读取的图片的路径。这里要注意如果图像不能读取(由于文件丢失、权限不当、格式不支持或无效),函数返回一个NULL。文件的格式取决于具体的图像的格式，而不是
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2023-09-02 06:24:31
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即使您正在构建自己的库，您也绝对应该使用库进行卷积，它们将在后端用C或Fortran进行结果运算，这将大大加快速度。但是，如果您愿意，可以自己做，使用线性可分离滤波器。 这是想法：图片：1 2 3 4 52 3 4 5 13 4 5 1 2Sobel x内核：-1 0 1-2 0 2-1 0 1结果：8, 3, -7在卷积的第一个位置，您将计算9个值。 首先，为什么？ 您永远不会添加中间列，不必费
轮廓可以简单的看做连续的点（包括边界）连成的曲线，他们具有相同的颜色或者灰度。主要应用在形状分析和物体的检测与识别。处识轮廓一般来说为了更加准确，要使用二值化图象，在寻找轮廓之前，进行阈值化处理或者Canny边缘检测；查找轮廓的函数会更改原始图象，如果后期还想使用原始图像的话最好找另一个变量储存；一般物体是白色而背景是黑色。 这里哟两个函数cv2.findContours()和cv2.drawC
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2024-02-28 21:59:56
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1.Canny边缘检测canny(image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient ]]]) 必要参数： 第一个参数image是需要处理的原图像，该图像须为单通道的灰度图； 第二个参数threshold1是阈值1； 第三个参数threshold1是阈值2； 其中较大的阈值2用于检测图像中明显的边缘，但一般
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2023-11-03 16:49:07
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前言： 轮廓可以简单认为成连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。1. cv2.arcLength（）retval=cv.arcLength(curve, closed)参数解释； ① curve 轮廓周长 输入二维向量 可以为std::vector or Mat类型 ② closed 是否闭合 bool ture或者flase2. cv2.contourArea()cv2.c
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2024-02-25 23:03:11
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