## 实现Susan算子检测边缘点的Python代码
### 引言
在计算机视觉中，边缘检测是一项基本的任务，它对于图像分析和处理非常重要。Susan算子是一种常用的边缘检测算法之一，它可以帮助我们找到图像中的边缘点。本文将介绍如何使用Python实现Susan算子检测边缘点的步骤和相应代码。
### 步骤概览
下面是实现Susan算子检测边缘点的主要步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-07-15 08:43:46
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索贝尔算子（Sobeloperator）主要用于获得数字图像的一阶梯度，是一种离散性差分算子。它是prewitt算子的改进形式，改进之处在于sobel算子认为，邻域的像素对当前像素产生的影响不是等价的，所以距离不同的像素具有不同的权值，对算子结果产生的影响也不同。一般来说，距离越远，产生的影响越小。 在边缘检测中，常用的一种模板是Sobel 算子。Sobel 算子有两个，一个是检测水平边缘的 ；
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2023-06-07 19:16:40
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susan算子是一种早期的图像处理算法，广泛应用于角点的检测。它以其高效和准确的特性，成为计算机视觉中重要的基础技术之一。在这篇博文中，我们将详细探讨如何使用Python实现susan算子来检测角点。整个过程将覆盖背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘和扩展应用等各个方面。
## 背景定位
在现代计算机视觉中，角点检测是一项基础任务，广泛应用于特征提取、物体识别和图像拼接等业务场景中
2017-11-18 00:31前言：本文章中的一部分代码写得比较仓促，虽然比原来写的结构性更强，但仍有缺陷，下一篇中的代码经过了稍微修改。Sobel算子是整像素图像边缘检测中最重要的算子之一,该算子包含两组3x3的矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像 作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。如果以A代表原始图像，Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘 检测的图像，其公式如下:图像的每一个像
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2024-04-10 06:13:20
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susan算子是计算机视觉中的一种边缘检测算子，常用于图像处理任务中。通过对图像的局部区域进行窗口加权处理，susan算子能够有效地识别图像中的边缘特征，从而实现图像分割和特征提取。然而，在将susan算子实现为Python代码时，开发者面临着一些特定挑战。本博文将详细介绍如何解决“susan算子python”问题的全过程，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践以及生态扩展。
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2017-06-01 14:02:00
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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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目录一. 概念：张量、算子二. 使用pytorch实现张量运算1.2.1 创建张量1.2.1.1 指定数据创建张量1.2.1.2 指定形状创建张量1.2.1.3 指定区间创建1.2.2 张量的属性1.2.2.1 张量的形状1.2.2.2 形状的改变1.2.2.3 张量的数据类型1.2.2.4 张量的设备位置1.2.3 张量与Numpy数组转换1.2.4 张量的访问1.2.4.1 索引和切片1.2.
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2024-01-02 13:32:46
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#include "stdafx.h" #include <iostream> #include <stdlib.h> #include <cv.h> #include <cxcore.h> #include <highgui.h> #include <math.h> int main(
原创
2014-03-24 21:13:00
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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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DIP第三章作业鉴于LoG算法在历史中的地位，进行较深入的实验研究。探讨不同σ对LoG算法的影响。图像Chapter3_1.pgm计算公式（*表卷积）见(1) 1)取σ =1.2然后求零交叉的结果2)取σ =2.8的然后求零交叉的结果3)讨论和结论：零交叉对σ的依赖性软件平台Python3.6 + OpenCV4.4.0LoG原理LoG边缘检测算子是David Court
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2024-07-31 17:22:08
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# Krisch算子边缘检测
边缘检测是计算机视觉中常用的一种图像处理技术，它能够检测图像中明显的边缘或轮廓。Krisch算子是一种常用的边缘检测方法之一，它通过对图像进行卷积操作来寻找边缘。
## Krisch算子原理
Krisch算子是基于图像的灰度值变化来检测边缘的。它使用3x3的卷积核对图像进行卷积操作，计算每个像素点的梯度幅值和方向。Krisch算子的卷积核如下所示：
```
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原创
2023-08-14 08:00:19
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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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1.Roberts算子 基于交叉差分的梯度算法，通过局部差分计算检测边缘线条。 常用来处理具有陡峭的低噪声图像，当图像边缘接近于正45度或负45度时，该算法处理效果更理想。 其缺点是对边缘的定位不太准确，提取的边缘线条较粗。 2.Prewitt算子 
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2023-12-12 15:34:52
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Poisson 重建算法 Poisson重建算法是一种基于偏微分方程求解的无网格表面重建方法，它可以将无序的点云数据转化为平滑的三角形网格表面。这个算法最初由Kazhdan 等人提出，在计算机图形学和数字几何处理领域得到了广泛应用。 &
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2024-06-10 10:17:56
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一、 实验目的(1) 通过实验分析不同尺度下LOG和Canny边缘提取算子的性能。(2) 研究这两种边缘提取方法在不同参数下的边缘提取能力。(3) 使用不同的滤波尺度和添加噪声能量（噪声水平），通过与无噪声图像对比，选择最能说明自己结论的滤波尺度和噪声水平，并做出分析说明。二、 实验原理边缘的含义：在数字图像中，边缘是指图像局部变化最显著的部分，边缘主要存在于目标与目标，目标与背景之间
在MATLAB中，可以调用库函数BW=edge(I,'canny',thresh)实现canny算子的边缘检测。 canny算子的边缘提取主要分四步进行：（1）去噪声（2）计算梯度值与方向角（3）非最大值抑制（4）阈值化相关的visual c++程序如下：void CFunction::CreatGauss(double sigma, double **pdKernel, int *
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2023-11-12 10:58:08
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拉普拉斯算子一种二阶边缘检测算子，它是一个线性的、移不变算子。是对二维函数进行运算的二阶导数算子，对一个连续函数f (x, y)它在图像中的位置(x, y),拉普拉斯值定义为： Laplacian算子利用二阶导数信息，具有各向同性，即与坐标轴方向无关，坐标轴旋转后梯度结果不变。使得图像经过二阶微分后，在边缘处产生一个陡峭的零交叉点，根据这个对零交叉点判断边缘。其4邻
原创
2014-03-19 21:31:00
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Prewitt边缘算子的卷积和如下图所示，图像中的每个像素都用这两个核做卷积，取最大值作为输出，也产生一幅边缘幅度图像。 Prewitt算子在一个方向求微分，而在另一个方向求平均，因而对噪声相对不敏感，有抑制噪声作用。但是像素平均相当于对图像的低通滤波，所以Prewitt算子对边缘的定位不如Roberts算子。 I=imread('lena.bmp'); I=
原创
2014-03-19 21:25:00
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Sobel边缘算子的卷积和如图2.2所示,图像中的每个像素都用这两个核做卷积。这两个核分别对垂直边缘和水平边缘响应最大，两个卷积的最大值作为该点的输出位。运算结果是一幅边缘幅度图像。 Sobel算子认为邻域的像素对当前像素产生的影响不是等价的，所以距离不同的像素具有不同的权值，对算子结果产生的影响也不同。一般来说，距离越大，产生的影响越小。
原创
2014-03-19 21:21:00
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