本期我们一起看看如何进行图像边缘的检测。边缘检测通常用于理解图像中的对象，帮助机器做出更好的预测。编写边缘检测程序是了解机器如何看待外界的好方法。现在就让我们使用python进行边缘检测吧。我们将为该项目使用两个主要模块：Numpy，Matplotlib和OpenCV。Matplotlib是一个完整的库，用于在Python中生成静态，动画和交互式可视化。OpenCV是一个高度优化的库，专注于实时应
转载
2024-06-05 12:34:16
35阅读
边缘检测是计算机视觉领域最热门的技术之一，常用在很多应用程序的预处理过程中，使用边缘检测可以标记出数字图像中亮度突然变化的点。图像属性的显著变化通常反应了其所表示的物理世界的重要事件或变化，比如表面方向不连续，深度不连续。程序中用到的检测方法Sobel滤波器边缘检测https://zhuanlan.zhihu.com/p/59640437拉普拉斯边缘检测器Canny边缘检测Sobel算子是一个差分
转载
2024-07-22 20:53:45
43阅读
canny边缘检测原理
canny边缘检测共有5部分组成，下边我会分别来介绍。
1 高斯模糊(略)
2 计算梯度幅值和方向。
可选用的模板：soble算子、Prewitt算子、Roberts模板等等;
一般采用soble算子，OpenCV也是如此，利用soble水平和垂直算子与输入图像卷积计算dx、dy：
进一步可以得到图像梯度的幅值：
为了简化计算，幅值也可以作如下近似：
角度为：
如下
canny边缘检测原理canny边缘检测共有5部分组成，下边我会分别来介绍。1 高斯模糊(略)2 计算梯度幅值和方向。可选用的模板：soble算子、Prewitt算子、Roberts模板等等;一般采用soble算子，OpenCV也是如此，利用soble水平和垂直算子与输入图像卷积计算dx、dy：进一步可以得到图像梯度的幅值：为了简化计算，幅值也可以作如下近似：角度为：如下图表示了中心点的梯度向量、
文章目录一、图像梯度概念1.1 一阶导数与soble算子1.2 二阶导数与拉普拉斯算子二、实践2.1 一阶导数2.1.1 soble算子cv.Sobel2.1.2 scharr算子cv.Scharr2.2 二阶导数2.2.1 API计算2.2.2 自定义 一、图像梯度概念注意算子内元素和为11.1 一阶导数与soble算子通过一阶导数可以提取图像边缘，图像边缘地方，像素差异大，一阶导数也大。
转载
2024-03-26 06:16:21
56阅读
本小节代码在配套资料“iTOP-3568 开发板\03_【iTOP-RK3568 开发板】指南教程\04_OpenCV 开发配套资料\33”目录下，如下图所示：
在 Sobel 算子算法函数中，如果设置 ksize=-1 就会使用 3x3 的 Scharr 滤波器。Scharr 算子是 Soble 算子在 ksize=3 时的优化，与 Soble 的速度相同，且精度更高。Scharr 算子与 So
原创
2023-10-09 11:12:34
112阅读
因为最近公司项目需要用到opencv对图像进行处理，所以对这一块进行了学习，现在将自己学习到的东西记录下来，以便使用。一、图像读取与显示import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("soble.png")
cv2.imshow("soble",img)
cv2.waitKey(10000)但是这里有个坑，如果是中文路径，你就会发现图片读取不出来
转载
2023-07-21 21:23:05
401阅读
51CTO博客作者Ronny的文章，原文地址 一、Canny检测轮廓 在上一篇文章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致，而soble边缘检测是基于单一阈值的，我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和高阈值时的边缘缺失这两个问题。而canny算子则很好的弥补了这一不足，从目前看来，canny边缘检测在做图像轮廓提取方面是最优秀的边缘检测算法。 canny
转载
2024-06-18 12:05:51
176阅读
基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征，而线条、轮廓、块往往是最能体现特征的几个元素，这篇文章就针对于这几个重要的图像特征，研究它们在OpenCV中的用法，以及做一些简单的基础应用。一、Canny检测轮廓在上一篇文章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致，而soble边缘检测是基于单一阈值的，我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和高阈值
推荐
原创
2014-04-11 14:32:51
9214阅读
点赞
2评论
基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征，而线条、轮廓、块往往是最能体现特征的几个元素，这篇文章就针对于这几个重要的图像特征，研究它们在OpenCV中的用法，以及做一些简单的基础应用。一、Canny检测轮廓在上一篇文章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致，而soble边缘检测是基于单一阈值的，我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和高阈值
转载
2024-02-23 11:41:48
248阅读
一、Canny检测轮廓在上一篇文章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致，而soble边缘检测是基于单一阈值的，我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和高阈值时的边缘缺失这两个问题。而canny算子则很好的弥补了这一不足，从目前看来，canny边缘检测在做图像轮廓提取方面是最优秀的边缘检测算法。canny边缘检测采用双阈值值法，高阈值用来检测图像中重要的
转载
2024-05-09 08:15:37
82阅读
基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征，而线条、轮廓、块往往是最能体现特征的几个元素，这篇文章就针对于这几个重要的图像特征，研究它们在OpenCV中的用法，以及做一些简单的基础应用。 一、Canny检测轮廓 在 上一篇文章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致，而soble边缘检测是基于单一阈值的，我们 不能兼顾到低阈值的丰富边缘
转载
2024-08-23 17:29:31
1398阅读
基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征，而线条、轮廓、块往往是最能体现特征的几个元素，这篇文章就针对于这几个重要的图像特征，研究它们在OpenCV中的用法，以及做一些简单的基础应用。 一、Canny检测轮廓 在上一篇文章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致，而soble边缘检测是基于单一阈值的，我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和
转载
2024-05-08 23:12:05
283阅读
基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征，而线条、轮廓、块往往是最能体现特征的几个元素，这篇文章就针对于这几个重要的图像特征，研究它们在OpenCV中的用法，以及做一些简单的基础应用。 一、Canny检测轮廓 在上一篇文章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致，而soble边缘检测是基于单一阈值的，我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和
基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征，而线条、轮廓、块往往是最能体现特征的几个元素，这篇文章就针对于这几个重要的图像特征，研究它们在OpenCV中的用法，以及做一些简单的基础应用。 一、Canny检测轮廓 在上一篇文章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致，而soble边缘检测是基于单一阈值的，我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和
转载
2024-01-09 19:36:03
234阅读
基于内容的图像分析的重点是提取出图像中具有代表性的特征，而线条、轮廓、块往往是最能体现特征的几个元素，这篇文章就针对于这几个重要的图像特征，研究它们在OpenCV中的用法，以及做一些简单的基础应用。一、Canny检测轮廓在上一篇文章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致，而soble边缘检测是基于单一阈值的，我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和高阈值
转载
2024-05-28 15:47:15
216阅读
高斯模糊GaussianBlur灰度转换cvtColor计算梯度Sobel/Scharr非最大信号抑制高低阈值输出二值图像APIcv::Canny(InputArray src,//8-bit的输入图像OutputArray edges,//输出边缘图像，一般都是二值图像，背景是黑色double threshold1,//低阈值，常取高阈值的1/2或者1/3double threshold2,//高阈值int aptertureSize.//Soble算子的size，通常3*3，
原创
2021-07-13 18:22:21
300阅读
harris角点检测算法步骤 1.利用Soble计算出XY方向的梯度值 2.计算出Ix^2,Iy^2,Ix*Iy 3.利用高斯函数对Ix^2,Iy^2,Ix*Iy进行滤波 4.计算局部特征结果矩阵M的特征值和响应函数C(i,j)=Det(M)-k(trace(M))^2 (0.04<=k<=0.06)
7.1 边缘分割技术常见的边缘检测方法有微分算子、Canny算子和LOG算子等。常用的微分算子有Soble算子、Roberts算子和Prewit算子等。7.1.1图像中的线段1 %检测图像中的线段
2 clear all; close all;
3 I=imread('gantrycrane.png');
4 I=rgb2gray(I); %转换为灰度图像
5 h1=[-1, -1. -1
转载
2024-06-22 13:49:28
78阅读
图像处理之图像梯度效果 基本思想： 利用X方向与Y方向分别实现一阶微分，求取振幅，实现图像梯度效果。关于如何计算图像 一阶微分参见这里：http://blog.csdn.net/jia20003/article/details/7562092 使用的两种微分算子分别为Prewitt与Sobel，其中Soble在X, Y两个方向算子分别为： Prewitt在X, Y方向
原创
2012-06-14 23:05:00
861阅读
