1. 创建轮廓    一般获取轮廓的步骤是提取边缘边缘是一张图片中亮暗区域的过渡位置,它可以由图片梯度计算得出。图片梯度也可以表示为边缘幅度和边缘方向。通过选择那些有高的边缘幅值的像素点或者有特定边缘方向的像素点,区域内的轮廓可以提取出来。可以通过多种的方式以多种精度提取轮廓。像素精度提取边缘的方法 :使用 边缘滤波器        &
转载 2023-09-07 23:43:20
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图像的边界信息一般通过灰度值突变来体现,所以图像边缘提取一般通过捕捉灰度突变的方法来实现,捕捉灰度突变可以通过求微分来实现 导数越大说明变化越大,边缘信号越强 1.Sobel算子 也叫离散微分算子,一阶微分算子,求导算子,先做高斯平滑在做微分求导 可以在各个方向上求图像的梯度 如水平方向 Gx=[-
原创 2021-05-25 22:15:25
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Canny边缘检测算法 经典的Canny边缘检测算法通常都是从高斯模糊开始,到基于双阈值实现边缘连接结束。但是在实际工程应用中,考虑到输入图像都是彩色图像,最终边缘连接之后的图像要二值化输出显示,所以完整的Canny边缘检测算法实现步骤如下:1.      彩色图像转换为灰度图像2.   &nbsp
1.  题目描述安装opencv环境,实现边缘提取2.  实现过程1、 安装opencv+python环境2、 打开图片3、 将图片二值化4、 提取边缘5、 显示图片3.  运行结果代码:运行结果:   4.  问题及解决方法问题:提取边缘时,背景为黑色,边缘为白色,与要求不符解决方法:用255减去原图灰度矩阵,就能得到颜色转置
1、Roberts算子2、Prewitt算子3、Sobel算子4、Laplacian算子5、Scharr算子6、Canny算子步骤1.步骤2.步骤3.1)2)步骤4.步骤5.7、LOG算子 1、Roberts算子在Python中,Roberts算子主要通过Numpy定义模板,再调用OpenCV的filter2D()函数实现边缘提取。该函数主要是利用内核实现对图像的卷积运算。dst = filte
转载 2023-08-20 13:32:37
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前情提要:作为刚入门机器视觉的小伙伴,第一节课学到机器视觉语法时觉得很难理解,很多人家的经验,我发现都千篇一律,功能函数没解析,参数不讲解,就一个代码,所以在此将搜集的解析和案例拿出来汇总!!!一、opencv+python环境搭建其实能写python的就能写opencv,但是工具很总要,代码提示也很重要,你可能会用submit     vs等工具,submit编码个
一、概论下面将学习opencv中边缘检测的各种算子和滤波器:包括canny算子,sobel算子,scharr算子。什么叫做边缘检测呢?边缘检测的目标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应了属性的重要事件和变化,包括:(1) 、深度上的不连续(2) 、表面方向的不连续(3) 、物质属性变化(4) 、场景照明变化边缘检测剔除了大量认为与图
边缘提取以及边缘增强是不少图像处理软件都具有的基本功能,它的增强效果很明显,在用于识别的应用中,图像边缘也是非常重要的特征之一。图像边缘保留了原始图像中相当重要的部分信息,而又使得总的数据量减小了很多,这正符合特征提取的要求。在以后要谈到的霍夫变换(检测图像中的几何形状)中,边缘提取就是前提步骤。这里我们只考虑灰度图像,用于图像识别的边缘提取比起仅仅用于视觉效果增强的边缘提取要复杂一些。要给图像...
转载 2008-04-11 11:07:00
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边缘提取以及边缘增强是不少图像处理软件都具有的基本功能,它的增强效果很明显,在用于识别的应用中,图像边缘也是非常重要的特征之一。图像边缘保留了原始图像中相当重要的部分信息,而又使得总的数据量减小了很多,这正符合特征提取的要求。在以后要谈到的霍夫变换(检测图像中的几何形状)中,边缘提取就是前提步骤。这里我们只考虑灰度图像,用于图像识别的边缘提取比起仅仅用于视觉效果增强的边缘提取要复杂一些。要给图像...
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function varargout = ActiveCountorsGUI(varargin)% ACTIVECOUNTORSGUI M-file for
原创 2022-10-10 15:47:42
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# PyTorch图像边缘提取 在计算机视觉领域,图像边缘提取是一项重要的任务,它可以用于物体检测、图像分割、目标识别等应用中。PyTorch是一个流行的深度学习框架,它提供了一些内置的函数和模块,可以方便地进行图像边缘提取。 ## 图像边缘提取的原理 图像边缘是指图像中明暗变化剧烈的区域,它通常表示了物体的轮廓和形状。边缘提取算法的目标是找到图像中所有的边缘像素,将其与其他像素区分开来。常
原创 2023-07-31 08:39:32
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目录1、图像边缘提取原理2、边缘提取算子介绍3、图像的亚像素边缘提取4、亚像素轮廓的特征分析5、xld的分割及直线拟合6、圆及椭圆的拟合7、中心线的提取1、图像边缘提取原理网上搜索图像边缘提取,有很多详细的讲解,就是讲的都太深奥,很难看明白。图像边缘提取原理并不复杂,至于一些大牛提供的复杂变换公式,也没必要深入的去研究,halcon都已经在算子中将其封装好了,我们会用就行。边缘的定义:边缘图像
在理想情况下,对图像应用边缘检测器的结果可能会导致一组连接曲线,表明物体的边界,表面标记的边界以及对应于表面方向不连续点的曲线。因此,对图像应用边缘检测算法可以显著减少要处理的数据量,因此可以过滤掉可能被认为不太相关的信息,同时保留图像的重要结构属性。如果边缘检测步骤成功,则后续解释原始图像中的信息内容的任务可以大大简化。然而,从中等复杂程度的真实图像中获得这种理想边缘并不总是可能的。从非平凡图像
Marr算子: Laplacian of a Gaussian(LOG)Marr算子是在Laplacian算子的基础上实现的,它得益于对人的视觉机理的研究,有一定的生物学和生理学意义。由于Laplacian算子对噪声比较敏感,为了减少噪声影响,提出了将高斯滤 波和拉普拉斯检测算子结合在一起进行边缘检测的方法:先对图像进行平滑,然后再用Laplacian算子检测边缘。平滑函数应能反映不同远近的周围点
转载 2023-10-20 16:38:05
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最近在自学游戏开发里面的图形算法,需要提取某些图片的前景内容,替换掉原来的背景。如果是几张图用PS处理一下就行了,但图片量比较打,还是写一个程序比较好。为了解决这个问题,我接触了opencv这个库,突然觉得这玩意太牛逼了,不光可以处理图片,还内置很多人工智能算法,于是暂时放弃了游戏开发,转战计算机视觉。学了几天基础知识,刚开始觉得有好多种方法都可以提取图片的前景内容,但用得都不理想。原因有以下2个
Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法,最优边缘检测的含义是: (1)最优检测:算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘,漏检真实边缘的概率和误检非边缘的概率都尽可能小;
转载 2023-05-18 19:47:46
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小白学python(opencv边缘检测)边缘检测算子类别Canny()Sobel()Scharr() 边缘检测就是将图像边缘提取并检测出来,有以下几种方法: 边缘检测算子类别边缘检测算子: 一阶导数: Roberts、Sobel、Prewitt 二阶导数: Laplacian、Log/Marr、(Kirsch、Nevitia) 非微分边缘检测算子: Canny(又是数学方面,还是靠百度)
Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法,最优边缘检测的含义是:(1)最优检测:算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘,漏检真实边缘的概率和误检非边缘的概率都尽可能小;(2)最优定位准则:检测到的边缘点的位置距离实际边缘点的位置最近,或者是由于噪声影响引起检测出的边缘偏离物体的真实边缘的程度最小;(3)检测点与边缘点一一对应:算子检测的边缘点与实际边缘点应该是一一对应Canny边缘检测算法
文章目录1.Canny算法的介绍2.Canny算法流程完整代码 1.Canny算法的介绍Canny算法是一种边缘检测算法,它是由John Canny在1986年提出的。 Canny边缘检测是从不同视觉对象中提取有用的结构信息并大大减少要处理的数据量的一种技术,目前已广泛应用于各种计算机视觉系统。2.Canny算法流程Canny边缘检测算法是由以下步骤组成的: 1.图像降噪。梯度算子可以用于增强图
常用的图像边缘提取算子有以下几种: Roberts算子 是一种最简单的算子,是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子,他采用对角线方向相邻两像素之差近似梯度幅值检测边缘。 Laplacian 算子 是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子。 Canny  算子 的目标是找到一个最优的 边缘检测 算法 ,Canny 使用了 变分法。 先
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