在数字图像处理中，亚像素（Sub-pixel）指的是对像素的进一步划分或者细化，以实现更高精度的测量和计算。在图像处理中，每个像素表示一个区域内的颜色或灰度值，而亚像素则表示每个像素内部更细小的颜色或灰度值变化。通常情况下，图像的分辨率是有限的，每个像素的大小是固定的。如果需要进行更高精度的测量或计算，例如图像配准、图像插值或者运动估计等，则需要使用亚像素技术来实现更高的精度。亚像素技术可以通过对
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2023-09-24 22:12:51
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利用Deriche、Lanser、Shen和Canny滤波器提取亚像素精度边缘；亚像素：面阵相机的成像面的最小单位是像素，例如某芯片的像素间距为5.2微米，在相机机拍摄时，将物理世界中连续的图像进行了离散化处理；到成像面上每一个像素点只代表其附近的颜色，至于“附近”到什么程度？就很困难解释。两个像素之间有5.2微米的距离，在宏观上可以看作是连在一起的，但是在微观上，它们之间还有无限的更小的东西存在
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2024-03-31 21:52:45
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1 引言 数字图像的边缘检测是图像分割、目标识别、区域形状提取等图像处理领域的重要基础。在进行图像理解和分析时，第一步往往是边缘检测。目前边缘检测已经成为机器视觉领域最活跃的课题之一，其研究具有非常重要的理论意义和实际应用价值。传统的边缘检测方法的检测精度最高只能达到一个像素级，但是，随着科学技术的飞速发展，工业检测等应用对精确度的要求不断提高
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2023-12-19 20:52:38
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动机在计算机视觉领域，经常需要检测极值位置，比如SIFT关键点检测、模板匹配获得最大响应位置、统计直方图峰值位置、边缘检测等等，有时只需要像素精度就可以，有时则需要亚像素精度。本文尝试总结几种常用的一维离散数据极值检测方法，几个算法主要来自论文《A Comparison of Algorithms for Subpixel Peak Detection》，加上自己的理解和推导。问题定义给定如下离
基于多项式插值的亚像素边缘定位算法一. 背景二. 你的经历三. 代码实现(龟速版)1. 梯度幅值2. 梯度方向3. 单像素边缘4. 亚像素坐标四. 龟速测试五. 提取坐标六. 加速版1. 龟速分析2. 加速版代码七. 应用与下载 一. 背景在测量或者定位的应用中会涉及到边缘检测, 但是像 OpenCV 这样的开源库中边缘检测算法的精度在像素级别, 比如 Canny, Sobel blablabl
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2024-05-29 11:18:43
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亚像素图像大家有没有你想过，在软件层面，如何提高图像处理的精度？比如，我们要用图像处理测量工业零件的周长，怎么在不改变硬件条件的情况下尽可能得到更高的精度？ 我们平时看到的图像都是由像素点组成的，不知道大家有没有思考过，相邻像素点之间像素值大小跳变太大的问题？ 为了方便理解，这里举个稍微离谱一点的例子 将一张实际大小为 8cm x 8cm 的图片通过计算机转换为一张 4 x 4 个像素点的图像，那
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2024-04-07 14:04:15
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边缘提取(亚像素精度)除了应用边缘滤波器去得到边缘振幅，进而得到边缘的传统方法，HALCON提供了可返回亚像素精度的XLD轮廓的一步算子。除此之外，不仅边缘还有线段也可北提取，这种方法也可被应用到彩色图像。这种方法的优势是其易用性，因为仅仅一个单独的算子调用被需要。还有，被找到轮廓的准确性和稳定性是及其高的。最后，HALCON提供一组针对提取轮廓后期处理的算子，其包含了诸如轮廓分割和圆、椭圆及直线
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2024-10-21 17:06:06
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在OpenCV中，边缘检测的方法主要有以下几种：Sobel算子： Sobel算子是边检测器，它使用3×3内核来检测水平边和垂直边。Sobel算子有两个，一个是检测水平边缘的，另一个是检测垂直边缘的。在OpenCV中，使用cv2.Sobel函数进行边缘检测，具体参数为img（灰度图像矩阵），cv2.CV_64F（数据类型），1或0（水平或垂直方向），0或1（水平或垂直方向），ksize=6（卷积核的
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2024-10-22 14:23:43
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面阵摄像机的成像面以像素为最小单位。例如某CMOS摄像芯片，其像素间距为5.2微米。摄像机拍摄时，将物理世界中连续的图像进行了离散化处理。到成像面上每一个像素点只代表其附近的颜色。至于“附近”到什么程度？就很困难解释。两个像素之间有5.2微米的距离，在宏观上可以看作是连在一起的。但是在微观上，它们之间还有无限的更小的东西存在。这个更小的东西我们称它为“亚像素”。实际上“亚像素”应该是存在的，只是硬
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2024-06-09 10:07:45
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亚像素处理图像处理过程中，提高检测方法的精度一般有两种方式:一种是提高图像系统的光学放大倍数和CCD相机的分辨率能力；另一种是引入亚像素细分技术来弥补硬件的不足以提高图像系统的分辨率。如使用亚像素细分技术将精度提到到0.01像素，就相当于提高了100倍的图像系统分辨率。但本文章并没有用插值方法进行操作，对像素之间进行划分，而是采取了numpy包中的resize函数，实现对图像像素点的放大，之后再进
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2023-10-24 10:01:45
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在介绍双线性插值之前，先讲一下线性插值：已知数据(x0，y0)，要计算[x0,x1]区间内某一位置x在直线上的y值：上面这个比较好理解，仔细看就是用x和x0，x1的距离作为一个权重，用于y0和y1的加权。双线性插值本质就是在两个方向上做线性插值。接下来介绍双线性插值，假设源图像大小为m*n，目标图像为a*b。那么两幅图像的边长比为：m/a和n/b。在程序设计时要用浮点型来保存。则目标图像的第(i,
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2024-05-27 22:51:03
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Image Basics 一切的开始：图像的基础-像素（pixel），如何通过像素生成图像，如何通过OpenCV来操控图像中的像素点。像素的定义熟悉的可以暂时跳过这一段，主要来科普图像的组成。比如说我们常见的一个显示器的分辨率是1080p（蓝光）其标准大小为1920x1080 也就是，长：1920个像素；宽：1080个像素点。合起来总共是1920x1080=2073600个像素点。目前我们常见的图
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2024-05-03 14:10:31
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很多消费类电子的商家有一个疑惑，尤其是手机生产企业，苹果1200万像素堪比1亿像素的小米拼画面质量。而且苹果设备相互间能适应不同设备投屏，或则说基于苹果系统相互视频通话能自动适应画面质量。 举例：苹果手机和苹果电脑进行视频通话，会议时，明显的画面质量好很多。而我们国内这类的应用均存在画质不行的问题。大家都尝试自己测试。当然，我在这里并不是为了鼓吹苹果，但是我个人认为这些公司多做一点技术研发是有必要
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2023-12-19 21:31:14
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亚像素算法是用于在像素级别进行图像处理的算法。一种常见的亚像素算法是双线性插值算法， 它可以用于图像缩放和旋转等操作。1、亚像素算法通常用于图像处理中的插值操作，可以提高图像的精度。下面是一个简单的双线性插值的亚像素算法，你可以参考一下：#include <iostream>
using namespace std;
double bilinearInterpolation(doub
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2023-09-04 07:22:35
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仿射变换仿射变换数学上可以表示为矩阵乘法，本质是线性变换。具体可以实现为图像的平移、旋转、以及缩放等。插值算法插值的本质就是利用原图已知点的像素来计算新图对应位置上的像素值。插值算法就是如何对原图像素点进行选取然后计算。最近邻法（nearest）最近邻法不需要计算，只需要按照图像比例，将新图像素点映射到原图像素点获取像素值。假设新图坐标为(des_x,des_y)，新图长宽为img_o_h、img
双线性插值其函数其实不是线性的，函数类似于F（x,y）=a0+a1x+a2y+a3xy。也可以表示为（Ax+B)*(Cy+D)从这种表示我们就可以看出来是两个线性函数的乘积，由向量的叉积我们知道，得到的结果是他们的法向量。通过函数我就可以看出来，我们想要得到的插值点是位于任意一（x,y）位置上的第三维的值F（x,y）。我们可以想象我们正在处理一
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2024-03-15 08:27:51
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1 亚像素理解在相机成像的过程中，获得的图像数据是将图像进行了离散化的处理，由于感光元件本身的能力限制，到成像面上每个像素只代表附近的颜色。例如两个感官原件上的像素之间有4.5um的间距，宏观上它们是连在一起的，微观上它们之间还有无数微小的东西存在，这些存在于两个实际物理像素之间的像素，就被称为“亚像素”。亚像素实际上应该是存在的，只是缺少更小的传感器将其检测出来而已，因此只能在软件上将其近似计算
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2024-06-11 22:38:18
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第5.1节：亚像素级边缘提取&相关算子 概念：摄像机拍摄时，将物理世界中连续的图像进行了离散化处理。到成像面上每一个像素点只代表其附近的颜色。两个像素之间有5.2微米的距离，在宏观上可以看作是连在一起的。但是在微观上，之间还有无限的更小的东西存在。这个更小的东西称为“亚像素”。在两个物理像素之间还
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2024-01-12 02:22:11
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# 深入理解 Python OpenCV 亚像素
在图像处理领域，亚像素插值是一种常见的技术，用于提高图像处理的准确性和精度。OpenCV是一个流行的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理功能，包括亚像素插值。在本文中，我们将深入探讨Python OpenCV中的亚像素插值技术，并通过代码示例来演示其用法。
## 什么是亚像素插值？
亚像素插值是一种在图像处理中用于提高像素级别精确度的技术。当
原创
2024-03-19 05:39:56
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# 亚像素平移在图像处理中的应用
亚像素平移是一种在图像处理领域常用的技术，通过提高图像处理的精度和细节表现，极大地改善了图像质量。通常情况下，图像的每个像素代表一定的颜色和亮度信息。然而，在一些应用中，像素级别的操作显得不够精确，因此引入了亚像素的概念。本文将探讨亚像素平移的原理及其在Python中的实现方法，最后讨论其在实际应用中的作用。
## 什么是亚像素平移？
亚像素平移是指在图像处
