目录 学习目标Canny 边缘检测原理1.噪声抑制(噪声去除)2.梯度计算3.非极大值抑制4.双阈值检测(滞后阈值)5.边缘连接Canny 边缘检测步骤Canny 边缘检测的OpenCV实现 不同阈值的边缘检测效果学习目标了解Canny边缘检测的概念学习掌握函数cv2.Canny()的用法Canny 边缘检测原理 &nb
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2024-06-11 10:48:00
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图像边缘是图像最基本的特征，所谓边缘(Edge) 是指图像局部特性的不连续性。灰度或结构等信息的突变处称之为边缘。例如，灰度级的突变、颜色的突变,、纹理结构的突变等。边缘是一个区域的结束，也是另一个区域的开始，利用该特征可以分割图像。 而且边缘检测算法应用面非常广，遍及很多领域，是入门计算机视觉(Computer vision)学习一个非常好的途径，又与我下周需要交的数字图像处理的实验报告
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2023-11-19 08:20:32
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1如何选择合适的可视化类型可视化是借助图形化的方法，清晰有效地将数据展示出来。当有可视化需求时，我们应该先了解需求是什么。例如需求是查看“近六个月的销量情况”，首先我们可以确定这里会涉及两个维度展示，一个维度是时间序列（在这里是“近六个月”），另一个维度是每个月的销量。展示两个维度的可视化方法很多，例如散点图、折线图、柱状图等，在这里很显然选择折线图较为合适，为什么呢？因为折线图适合展示连续的时间
# 边缘融合 Python 实现教程
边缘融合（Edge Blending）是图像处理中的一个重要技术，通常用于图像拼接，特别是在多个摄像头图像拼接时。这篇文章将帮助刚入行的小白了解如何使用 Python 实现边缘融合，简单来说，边缘融合的过程可以分为以下步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|----------|----------------------|
# Python 实现端口服务探测
在网络编程和安全测试中，端口服务探测是一个重要的技能，通过它可以检查特定主机上的服务是否开放。本文将教你使用 Python 实现简易的端口服务探测，帮助你了解这个过程的每个步骤。
## 流程概述
以下是实现端口服务探测的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------
原创
2024-09-25 07:04:46
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# Python 探测实用指南
在这篇文章中，我将引导你如何使用 Python 实现“探测”功能。我们将通过一系列的步骤，从理解需求到写出完整的代码来实现这个功能。下面是整个流程的概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 理解探测的需求和目标 |
| 2 | 配置开发环境 |
| 3 | 编写 Python 脚本 |
| 4 | 测试和
图像边缘信息主要集中在高频段，通常说图像锐化或检测边缘，实质就是高频滤波。我们知道微分运算是求信号的变化率，具有加强高频分量的作用。在空域运算中来说，对图像的锐化就是计算微分。对于数字图像的离散信号，微分运算就变成计算差分或梯度。图像处理中有多种边缘检测（梯度）算子，常用的包括普通一阶差分，Robert算子（交叉差分），Sobel算子等等，是基于寻找梯度强度。拉普拉斯算子（二阶差分）是基于过零点检
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2023-11-16 11:15:49
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10.1 Python图像处理之边缘算子-Sobel算子、Roberts算子、拉普拉斯算子、Canny算子、Prewitt算子、高斯拉普拉斯算子 文章目录10.1 Python图像处理之边缘算子-Sobel算子、Roberts算子、拉普拉斯算子、Canny算子、Prewitt算子、高斯拉普拉斯算子1 算法原理1.1 Sobel 算子1.2 Roberts 算子1.3 拉普拉斯(Laplacian)
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2024-06-09 11:34:50
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1、选择素材图。 2、创建新画布，背景填充黑色， 并将人物素材拖到画布中，使用橡皮擦工具将脸部之外的部分擦除。 3、创建新透明画布（20 x 20px），将前景色设为白色，使 用1px的铅笔工具对画布左侧和下侧描边。 4、编辑 > > 变换 >> 变形，按下图调整网格层节点。 5、将 图层不透明度设为20%。双击网格层打开图层样式窗口，选择外发光，混合模 式为“颜
Canny边缘检测分为5步：1) 使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声。2) 计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。3) 应用非极大值（Non-Maximum Suppression）抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应。4) 应用双阈值（Double-Threshold）检测来确定真实的和潜在的边缘。5) 通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测。1.高斯滤波器原理就是距离目标像素越近的相邻像素，其高
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2024-09-19 18:49:05
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Scapy 是一款使用纯Python编写的跨平台网络数据包操控工具，它能够处理和嗅探各种网络数据包。能够很容易的创建，发送，捕获，分析和操作网络数据包，包括TCP，UDP，ICMP等协议，此外它还提供了许多有用的功能，例如嗅探网络流量，创建自定义协议和攻击网络的安全测试工具。使用Scapy可以通过Python脚本编写自定义网络协议和攻击工具，这使得网络安全测试变得更加高效和精确。
读者可自行安装S
原创
精选
2023-10-25 17:01:35
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Canny算法步骤①高斯模糊 - GaussianBlur②灰度转换 - cvtColor③计算梯度 – Sobel/Scharr④非最大信号抑制⑤高低阈值输出二值图像——高低阈值比值为2:1或3:1最佳代码演示# Canny算子def Canny_demo(image): blur = cv.GaussianBlur(image, (3, 3), 0) gray ...
原创
2022-11-22 14:25:02
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# Java实现ONVIF探测教程
## 简介
在这篇教程中，我将向你介绍如何使用Java实现ONVIF探测。ONVIF是一种开放标准，用于安全监控设备之间的互操作性。通过ONVIF协议，我们可以实现对网络摄像头等设备的探测和控制。
## 整体流程
下面是实现ONVIF探测的整体流程。我们将按照以下步骤逐步进行实现。
```mermaid
gantt
title 实现ONVIF探测
原创
2024-03-11 06:03:19
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写在前面这里，我们将Laplacian算子-Log算子-Dog算子合在一篇博文写，为什么呢？因为这3个算子有非常大的关联性：Dog算子可以近似Log算子，而Log(Laplacian of gaussain)算子的基础是Laplacian算子。所以合在一起写更加方便，也更加能够突出这种关联性和递进的关系。值得说明的是：区别于Roberts算子、prewitt算子、sobel算子；Laplacian
# 如何使用JavaScript实现人脸探测
## 整体流程
为了实现人脸探测，我们可以使用第三方库来帮助我们处理图像数据。以下是实现人脸探测的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 加载图像数据 |
| 2 | 使用人脸探测算法检测人脸 |
| 3 | 在图像上绘制人脸框 |
## 具体步骤
### 步骤1：加载图像数据
在这一步，我们需要获取图像
原创
2024-03-23 07:09:13
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import cv2img = cv2.imread('../data/1.jpg')c1 = cv2.Canny(img, 128, 200)c2 = cv2.Canny(img, 32, 128)cv2.imshow('c1', c1)cv2.imshow('c2', c2)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()cv2.imwrite('...
原创
2022-09-23 11:02:06
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Python实现Telnet自动连接检测密码最近在学习Python网络相关编程，这个代码实现了Telnet自动连接检测root用户密码，密码取自密码本，一个一个检测密码是否匹配，直到匹配成功，屏幕输出停止。 代码如下： [python] view plaincopy
1. #encoding=utf-8
2. import telnetli
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2023-10-24 14:52:14
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概念讲解：边缘检测算法是基于图像强度的一阶和二阶微分操作，但是操作时的导数对噪声比较敏感，所以边缘检测算法需要对源数据进行对应的处理，通常采用滤波来消除噪声。我们可以先进行高斯模板卷积，再使用高斯平滑滤波器降低噪声。代码展示：#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
int
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2023-11-23 13:15:02
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# Python UDP探测实现
## 概述
在本文中，我将教会你如何使用Python实现UDP探测。UDP（用户数据报协议）是一种无连接的网络传输协议，适用于需要高效传输但不需要可靠性的应用程序。通过UDP探测，我们可以测试主机是否在线，以及网络的延迟和丢包率等信息。
## 实现步骤
下面是实现UDP探测的步骤，我将用表格形式展示，然后逐步解释每个步骤需要做的事情和相应的代码。
| 步骤
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2024-01-23 10:09:04
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## 域名探测python
域名探测是指通过程序自动化地进行域名解析和信息查询的过程。在网络安全领域，域名探测常用来发现潜在的恶意域名或者监控已知域名的变化。本文将介绍如何用Python进行域名探测，帮助读者更好地了解和使用这一工具。
### 域名解析
域名解析是将域名转换为IP地址的过程。Python中有多个第三方库可以帮助我们进行域名解析，比如`socket`库和`dns.resolve
原创
2024-04-29 06:19:03
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