Canny算子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 ofedge detection），解释了这项技术是如何工作的。Canny边缘检测算法以Canny的名字命名，被很多人推崇为当今最优的边缘检测的算法。其中，Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测
在用Photoshop抠图的时候，有些照片边缘部分非常模糊。抠出的图片边缘或头发位置有一些残留白边。这些非常影响照片的美观。大家可能有很多办法消除白边，不过PS自带有快速消除白边的工具既“调整边缘”。利用它可以高效的去除白边。下面的教材将非常详细的介绍这款工具的使用方法。1.用Photoshop抠图时最常遇到一个问题由于无法完全准确建立选择区，抠完后的图像会残留下背景中的杂色。我们常统一称此类现象
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2023-11-27 11:33:55
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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)其对应的Laplacian算子如下：其推
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2023-12-05 19:49:54
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平滑处理(模糊处理)：一种简单且使用频率很高的图像处理方法，常用于减少图像上的噪点或失真图像滤波：图像预处理中，尽量保留图像细节特征条件下，对噪声进行抑制平滑化和滤波操作：图像的能大部分集中在幅度谱的低频和中频段，在较高频段，有用信息经常被噪声淹没滤波操作目的：1.特征模式识别2.消除噪声平滑滤波：一类为模糊，另一类为消除噪音五种平滑滤波的滤波器函数：1.方框滤波BoxBlur 2.均值滤波Blu
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2024-02-23 21:48:17
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目标： 1.通过使用opencv获得不同物体的轮廓，以及轮廓所对应的特征，比如说面积、周长、质心、边界框等等。 2.学习一些与轮廓提取有关的函数。提示：不同版本的python与opencv库可能在函数使用上有少许不同，在使用过程中如果发现不同之处，请到官网查询API： 目录开始轮廓特征Moments图像的矩图像重心轮廓面积轮廓周长(弧长)轮廓近似估计(多边形逼近)凸包(Convex Hull)检查
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2023-08-27 23:42:18
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# Python OpenCV 读取摄像头图像处理杂色问题
在计算机视觉领域，OpenCV 是一个非常流行的库，它提供了许多处理图像和视频的函数。然而，在实际应用中，我们经常会遇到从摄像头捕获的图像存在杂色的问题。本文将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 读取摄像头，并处理图像中的杂色。
## 杂色产生的原因
首先，我们需要了解杂色是如何产生的。摄像头捕获的图像可能由于多种原因产生
原创
2024-07-21 07:53:41
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边缘检测的基本步骤： 滤波，增强， 检测一、 滤波1 线性滤波1.1 平滑处理： 也称模糊处理，用于减少噪点或失真，降低图像分辨率时使用较多。1.2 图像滤波： 图像预处理必不可少的操作，在保留特征信息的情况下抑制目标噪声。图像滤波目的：抽出特征；消除噪声。要求： 不能损坏轮廓和边缘等重要信息；图像视觉信息良好。 滤波器：加权系数窗口 &n
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2023-11-06 23:41:12
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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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图像梯度处理与边缘检测图像梯度处理Sobel算子Sobel算子处理图像梯度代码Scharr算子Sccharr算子处理图像梯度代码laplacian算子Laplician算子处理图像梯度总代码三种算子的总结与区分Canny边缘检测总代码 图像梯度处理图像的梯度处理主要是在黑底白字的图像中进行处理，这个处理分为水平Gx（将dy设为0,dx设为1），竖直Gy（将dx设为0,dy设为1)两个部分，再将G
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2024-06-11 05:21:44
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梯度、边缘和角点Sobel使用扩展 Sobel 算子计算一阶、二阶、三阶或混合图像差分 void cvSobel( const CvArr* src, CvArr* dst, int xorder, int yorder, int aperture_size=3 ); 输入图像.
dst
输出图像.
xorder
x 方
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2024-05-13 21:55:19
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问题描述：提取一幅图像中的最大矩形区域。注意：图像可能是倾斜的，要先进行旋转校正。代码实现主要分为两块：一是实现图像旋转校正；一是实现提取目标矩形区域。旋转校正代码实现Mat correctImg(Mat src)
{
Mat gray, gauss;
cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
GaussianBlur(gray, gauss, Size(5,
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2024-03-11 14:07:28
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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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目录为什么要用边缘处理默认边缘处理自定义边缘处理API代码展示效果BORDER_DEFAULTBORDER_REPLICATEBORDER_WRAPBORDER_CONSTANT结语 为什么要用边缘处理如果kernel是3 x 3，那么图片周围一圈像素是扫不到的。如果kernel是（2k+1）x (2k+1),那么图片周围k圈像素扫不到。如下图 5 x 5的kernel能扫到的最大的面积就是以红
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2024-03-11 19:30:46
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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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2019-04-11 by 崔斐然先展示效果，看看是不是和你的需求一致：边缘检测的一般步骤： 1、滤波——消除噪声 2、增强——使边阔更为明显 3、检测——选出边缘点边缘检测步骤：使用高斯滤波器对图像进行去噪、计算梯度、在边缘上使用非最大抑制（NMS）、在检测到的边缘上使用双（double）阈值去除假阳性，最后分析所有的边缘及其之间的连接，以保留真正的边缘并消除不明显的边缘。使用的函数主要有CV2
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2023-12-17 16:05:43
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原理Canny边缘检测是一种常用的边缘检测算法。由 John F. Canny提出这是一个多阶段的算法，我们将经历每个阶段。1.降低噪音由于边缘检测容易受到图像中噪声的影响，第一步是用5x5高斯滤波器去除图像中的噪声。我们在前几章已经见过了。2.寻找图像的强度梯度然后对平滑后的图像进行水平方向和垂直方向的Sobel核滤波，得到水平方向(Gx)和垂直方向(Gy)的一阶导数。这两幅图像中，我们可以发现
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2024-04-03 10:05:30
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opencv-python 学习笔记（8） ------边缘检测8.1 原理 边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。 图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。边缘检测可以划
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2023-09-13 10:44:36
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边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。 这些包括（i）深度上的不连续、（ii）表面方向不连续、（iii）物质属性变化和（iv）场景照明变化。 边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个研究领域。图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构
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2023-09-08 23:26:43
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目录简介实现步骤代码原图效果图简介Canny边缘检测是一种使用多级边缘检测算法检测边缘的方法。实现步骤step1：去噪。噪声会影响边缘检测的准确性，因此首先要将噪声过滤掉。方法：图像边缘容易受到噪声的干扰，因此为了避免检测到错误的边缘信息，通常需要使用滤波去噪，平滑一些纹理弱的非边缘区域，从而得到更准确的边缘，通常使用高斯噪声。step2：计算梯度的幅度与方向。方法：梯度的方向与边缘总是垂直的，通
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2023-11-02 14:16:38
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