1 #include<opencv2/core/core.hpp>
2 #include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
3 #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
4 #include<opencv2/objdetect.hpp>
5 #include&l
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2020-05-03 13:41:00
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Canny算法:流程：噪声去除：高斯滤波计算图像梯度：sobel算子，计算梯度大小和方向非极大值抑制
原创
2022-06-01 17:43:26
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1 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
2 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
3 #include <stdlib.h>
4 #include <stdio.h>
5
6 using namespace cv;
7
8 /// 全局变量
9
10 Mat sr
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2020-01-09 13:16:00
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canny边缘检测Canny边缘检测于1986年由JOHN CANNY首次在论文《A Computational Approach to Edge Detection》中提出，就此拉开了Canny边缘检测算法的序幕。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。Canny发现，在不同视觉系统上对边缘检测的要求较为类似，
边缘检测是一种图像处理技术，用于识别图像中目标或区域的边界(边缘)。边缘是图像中最重要的特征之一。我们通过图像的边缘来了解图像的基本结构。因此，计算机视觉处理管道在应用中广泛地使用边缘检测。1.如何检测边缘?边缘的特征是像素强度的突然变化。为了检测边缘，我们需要在邻近的像素中寻找这些变化。来吧，让我们探讨一下OpenCV中可用的两种重要边缘检测算法的使用:Sobel边缘检测和Canny边缘检测。我
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2023-08-16 23:27:49
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边缘检测的一般步骤： 最优边缘检测的三个评价标准：低错误率：表示出尽可能多的实际边缘，同时尽可能地减少噪声产生的误报；高定位性：标识出的边缘要与图像实际边缘尽可能接近；最小响应：图像中的边缘只能标识一次，并且可能存在的图像噪声不应被标识为边缘。 示例程序：1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 4 u
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2018-09-19 16:14:00
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一. Canny基本思想1. 边缘检测解析：边缘是对象和背景之间的边界，还能表示重叠对象之间的边界。边缘检测是图像分割的一部分，图像分割的目的是识别出图像中的区域。边缘检测是定位边缘像素的过程，而边缘增强是增加边缘和背景之间的对比度以便能够更清楚地看清边缘的过程。边缘跟踪是沿着边缘进行跟踪的过程，这个过程通常会把边缘像素采集到一个列表中，链码算法是边缘跟踪算法的一个特例。2. 最优边缘准则 [1]
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2023-08-20 07:09:34
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第十章: Canny边缘检测canny边缘检测是一种一阶微分算子检测算法，但为什么还要单独拿出来讲呢，因为它几乎是边缘检测算子中最优秀的边缘检测算子，你很难找到一种边缘检测算子能显著地比Canny算子做的更好。Canny提出了边缘检测算子优劣评判的三条标准： 1、较高的检测率。边缘检测算子应该只对边缘进行响应，检测算子不漏检任何边缘，也不应该将非边缘标记为边缘。 2、精确定位。检测到的边缘与实际边
@TOC(Canny边缘检测)Canny边缘检测Canny边缘检测是一种使用多级边缘检测算法检测边缘的方法。OpenCV提供了函数cv2.Canny()实现Canny边缘检测。Canny边缘检测基础Canny边缘检测分为如下几个步骤：去噪。噪声会影响边缘检测的准确性，因此首先要将噪声过滤掉。计算梯度的幅度与方向非极大值抑制，即适当地让边缘“变瘦”确定边缘。使用双阈值算法确定最终的边缘信息高斯滤波去
原创
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2022-05-24 11:23:12
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Canny边缘检测 Canny边缘检测是一种使用多级边缘检测算法检测边缘的方法。 OpenCV提供了函数cv2.Canny()实现Canny边缘检测。 Canny边缘检测基础 Canny边缘检测分为如
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2022-06-01 10:21:00
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int main(){ Mat src = imread("test.jpg"); Mat src1 =
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2022-08-16 16:57:07
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转化成灰度图 → blur 函数进行图像模糊降噪 → canny 函数进行边缘检测。 #include <
原创
2022-09-08 11:20:47
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一、OpenCV-Python 中 Canny() 参数"""cv2
原创
2022-08-09 13:30:35
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2.jpg cv::Mat imageSource = cv::imread("D:/bb/tu/2.jpg",0); cv::namedWindow("原图像"); cv::imshow("原图像",imageSource); cv::Mat image; cv::GaussianBlur(ima
原创
2022-01-25 14:06:41
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opencv 功能还是很强大的，因为用到了边缘检测；看一下效果：相对效果不错，代码如下：// opencvCanny.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。//#include "stdafx.h"#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>using namespac
原创
2021-02-05 11:22:59
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今天学习下 Canny检测，具体的算法介绍在代码中展示。import cv2import numpy as
原创
2022-12-14 16:21:16
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#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include #include #include using namesp
原创
2022-09-09 00:04:14
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目录简介实现步骤代码原图效果图简介Canny边缘检测是一种使用多级边缘检测算法检测边缘的方法。实现步骤step1：去噪。噪声会影响边缘检测的准确性，因此首先要将噪声过滤掉。方法：图像边缘容易受到噪声的干扰，因此为了避免检测到错误的边缘信息，通常需要使用滤波去噪，平滑一些纹理弱的非边缘区域，从而得到更准确的边缘，通常使用高斯噪声。step2：计算梯度的幅度与方向。方法：梯度的方向与边缘总是垂直的，通
opencv3.0/*cv21Canny边缘检测 by txwtech Canny边缘检测是一种非常流行的边缘检测算法，是John Canny在1986年提出的。它是一个多阶段的算法，即由多个步骤构成。切记canny的输入原图像是8位灰度图像，所有输入是彩色图像是需要用cvColor转灰度图像 1.图像降噪 2.计算图像梯度 3.非极大值抑制 4.阈值筛选首先，图像降噪。我们知道梯度算子可以用于增
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2023-10-27 07:04:10
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图像的边缘检测的原理是检测出图像中所有灰度值变化较大的点，而且这些点连接起来就构成了若干线条，这些线条就可以称为图像的边缘。 Canny边缘检测算子是John F. Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法。Canny 边缘检测的数学原理和算法实现这里就不再了，有兴趣的读者可以查
