原理Canny算子用于边缘检测，图像的边缘是图像内容变化很快的高频部分。信号变化的快慢可以用梯度直观地表示，因此检测边缘，就是更好地寻找大梯度位置。Canny算子Canny算子是由John F. Canny 于 1986年开发出来的一个多级边缘检测算法，被认为是最好的边缘检测算法，在没有特殊要求的情况下，应为首选算法。 Canny同时提出了评估边缘检测算法的标准：错误更少。检测出尽可能多的边缘，检
1.边缘边缘的一阶导数在图像由暗变亮的突变位置有一个正的峰值，而在图像由亮变暗的位置有一负的峰值，而在其他位置都为0。这表明可用一阶导数的幅度值来检测边缘的存在，幅度峰值对应的一般就是边缘的位置，峰值的正或负就表示边缘处是由暗变亮还是由亮变暗。同理，可用二阶导数的过0点检测图像中边缘的存在。 2.边缘检测算子 1.Roberts算子Roberts梯度就是采用对角方向相邻两像素
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2023-06-25 10:49:52
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常见边缘检测算子：Roberts 、Sobel 、Prewitt、Laplacian、Log/Marr、Canny、Kirsch、Nevitia 一阶微分算子：Roberts 、Sobel 、Prewitt Robert算子是第一个边缘检测算子
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2024-07-26 15:17:22
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转自：://blog..net/xiaqunfeng123/article/details/17302003 Sobel 算子是一个离散微分算子 (discrete differentiation operator)。 它结合了高斯平滑和微分求导，用来计算图像灰度函数的近似梯度。 图
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2017-11-21 17:29:00
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如图 3-8所示，左边表示的是一副灰度图像，从左到右从黑色(0)慢慢变为白色(255)，现在我们来看它的水平灰度剖面，灰度值从小到大平稳上升，其一阶导数表
原创
精选
2024-07-24 10:59:43
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不同图像灰度不同，边界处一般会有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。需要说明的是：边缘和物体间的边界并不等同，边缘指的是图像中像素的值有突变的地方，而物体间的边界指的是现实场景中的存在于物体之间的边界。有可能有边缘的地方并非边界，也有可能边界的地方并无边缘，因为现实世界中的物体是三维的，而图像只具有二维信息，从三维到二维的投影成像不可避免的会丢失一部分信息；另外，成像过程中的光照和噪声也是不可避免
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2024-01-31 01:02:42
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opencv实现了一些边缘检测算法的函数，定型的是Canny(),Sobel(),Laplacian();边缘算子在图像识别及检测中是一个很重要的方法，在人类识别物体时也多依赖边缘轮廓，因为在一般情况下边缘特征不受光照影响；同样图像只剩边缘后像素量也会极大减少，这样对于处理是有益的。至于算子的算法和原理大家可以找专业资料研读一下，大部分根据图像梯度特征来寻找边缘；话不多说，下面看代码：//图像边缘
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2023-11-23 16:08:02
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一、边缘检测算子类别 常见边缘检测算子：Roberts 、Sobel 、Prewitt、Laplacian、Log/Marr、Canny、Kirsch、Nevitia二、一阶微分算子：Roberts 、Sobel 、Prewitt Robert算子是第一个边缘检测算子，提出者Lawre
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2024-01-31 12:32:38
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这个也来个合集哈~~把各种都说说本次用了大量图与公式帮助大家深入理解各种边缘检测算子，希望大家能看完哈，测试编译器为Matlab，作为入门计算机视觉(Computer vision)领域来说，Matlab是一款非常友好且简单的工具，其中自带各种先进的库函数，实现起来非常快速，偏向于实验性质的应用。首先我们先来简单了解一下什么是数字图像处理(Digital Image Processing)，先看一
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2023-08-24 21:45:49
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#coding=utf-8import cv2import numpy as np img = cv2.imread("jr.png", 0) x = cv2.Sobel(img,cv2.CV_16S,1,0)y = cv2.Sobel(img,cv2.CV_16S,0,1) absX = cv2.convertScaleAbs(x) # 转回uint8absY = cv2.convert
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2023-01-13 06:28:52
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1.sobel算子sobel算子利用多项式计算导数的近似值，其计算公式和3*3模版如下，sobel算子结合了一些滤波的效果，对噪声有一定的鲁棒性。 opencv提供了进行sobel算子的函数，函数如下：void cvSobel( const CvArr* src, CvArr* dst, int xorder, int yorder, int aperture_size=3 );src ：输入图像
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2024-05-27 20:42:44
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canny 最好。但是容易把噪点误判为边界。sobel prewitt log 效果差不多。prewitt比sobel 去噪效果好。roberts马马虎虎。适合什么图片那得看图片的噪点情况，一般canny 算子是最好的。边缘检测算子一阶的有Roberts Cross算子，Prewitt算子，Sobel算子，Canny算子， Krisch算子，罗盘算子；而二阶的还有Marr-Hildreth，在梯度
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2024-05-02 11:42:44
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一种基于二阶导数的边缘检测方法，利用拉普拉斯算子来检测图像中强度变化的区域（边缘），即通过计算图像的二阶
目录一、基础理论1、作用及介绍1、原理2、过程3、Canny函数二、回调函数及总代码效果参考资料一、基础理论1、作用及介绍Canny边缘检测是非常流行的边缘检测算法，被认为是最优的边缘检测算法。1、原理首先在x和y方向求一阶导数，然后组合为4个方向的导数，这些方向导数达到局部最大值的点就是组成边缘的候选点。优点：分别用两种不同的阈值检测强边缘和弱边缘。（当且仅当强边缘与弱边缘相连时，才将若边缘输出
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2024-03-29 08:01:09
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1.sobel算子（索贝尔） 主要思想是：利用图像像素点的上下左右的像素点进行加权差，边缘的差值会较大，从而得到对应的边缘。 它是一种差分性算子，包含3*3的横向，纵向模板，分别对图像进行卷积，得到横坐标，纵坐标的亮度差分值。计算出图像亮度函数的梯度近似值。它是一种基于一阶导数的边缘算子。优点是能够加降低边缘模糊程度，对噪声具有平滑抑制作用-------原因是使用了类似局部平均的运算，缺点是：检测
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2023-11-10 01:35:08
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边缘检测的意义边缘检测：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。1.sobel算子Sobel算子是一种常用的边缘检测算子，是一阶的梯度
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2023-12-06 18:30:56
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图象边缘检测中边界闭合性的分析与探讨
摘 要 在图象边缘检测中往往要求所检测到的边缘具有封闭特性，本文详细地分析了目前常用的两种算法：哈夫变换和Canny边缘检测算法，最后，探讨边缘算子应满足的准则。
关键词 边缘检测；闭合性；哈夫变换；Canny算子
1引言
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2024-08-27 14:52:01
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图像的边缘集中了图像的大部分信息，边缘的检测对于整个图像场景的识别和理解非常重要，同时也是图像分割依赖的重要特征。 1.边缘检测的步骤： 在实际应用中，我们常常把边缘定义为亮度变化显著的地方。 1) 滤波 边缘检测算法主要基于图像强度的一阶和二阶导数，求取图像导数强调了高频的部分而放大了噪声。因为导数对噪声很敏感，因此在边缘检测之前需要采用一个低通滤波器对图像进行平滑。常用的滤波算法是
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2023-08-21 19:25:23
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边缘检测检测 &&边缘检测可以提取图像重要轮廓信息，减少图像内容，可以用于分割图像，做特征 提取 &&边缘检测的一般步骤 滤波——（滤出噪声对检测边缘的影响） 滤高频 增强——（可以将像素邻域强度变化凸显出来–梯度算子）变化率 检测——（阈值方法确定边缘） &&常用边缘检测算子 Canny算子 Sobel算子 Scharr算子 L
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2023-12-07 09:29:33
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（1）常见边缘检测算子：Roberts 、Sobel 、Prewitt、Laplacian、Log/Marr、Canny、Kirsch、Nevitia （2） 其中一阶边缘算子：Roberts 、Sobel 、Prewitt、Kirsch。Laplacian、Log/Marr、Canny （3）Roberts算子 算法：遍历整幅图像，对每个像素做Roberts模板运算
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2024-04-30 19:22:18
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