上篇文章，已对点和边缘两种情形的亚像素定位算法做了详细描述。因图像特征不同，亚像素定位算法也会不同，我们可以根据图像的具体特征，进行数学建模以达到定位目的。这里另起一篇说明角点情形的亚像素定位问题。1. 角点几何特征角点位置特征：边缘的交点，且角点与边缘点的连线和边缘点的梯度方向垂直。如上图所示，假设一个起始角点q在实际亚像素角点附近。p点在q点附近的邻域中，若p点在均匀区域内部，则p点的梯度为0
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2024-04-18 09:56:35
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cv::goodFeaturesToTrack(imGrayPre, prepoint, 1000, 0.01, 8, cv::Mat(), 3, true, 0.04);//第三个参数是提取的最大点数，0.01返回寻找角点的质量，8表示相邻角点间的最小距离，mask表示不会在mask为零的地方提取角点，最后一个参数一般不变通过上面得到的prepoint像素值是整数级别的，还不够精确；我们接下来求
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2024-04-13 21:55:31
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求帮忙下载：联系方式：QQ：5136902961.pkma75 资源积分：1分备注：pdf格式，用曲线拟合的方法计算亚像素，编程易实现，具有较强的实用价值感谢Gurus（咕噜）503502929提供！2.上 传 者：kuailechengzi 资源积分：1分备注：亚像素边缘检测方法，此种方法先经过传统模板算子确定边缘的大致位置,然后用曲线拟合方法求出边缘的精确位置,
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2024-08-23 16:21:40
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亚像素面阵摄像机的成像面以像素为最小单位。例如某CMOS摄像芯片，其像素间距为5.2微米。摄像机拍摄时，将物理世界中连续的图像进行了离散化处理。到成像面上每一个像素点只代表其附近的颜色。至于“附近”到什么程度？就很困难解释。两个像素之间有5.2微米的距离，在宏观上可以看作是连在一起的。但是在微观上，它们之间还有无限的更小的东西存在。这个更小的东西我们称它为“亚像素”。实际上“亚像素”应该是存在的，
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2024-03-20 11:29:01
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在Halcon中还有其他用于提取边缘线段的算子，提取出的线段类型也是亚像素精度的XLD轮廓。 ①【Filters滤波器/Lines色线】lines_gauss算子 lines_gauss算子的相应速度不算快，如
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2024-04-03 12:15:15
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亚像素图像大家有没有你想过，在软件层面，如何提高图像处理的精度？比如，我们要用图像处理测量工业零件的周长，怎么在不改变硬件条件的情况下尽可能得到更高的精度？ 我们平时看到的图像都是由像素点组成的，不知道大家有没有思考过，相邻像素点之间像素值大小跳变太大的问题？ 为了方便理解，这里举个稍微离谱一点的例子 将一张实际大小为 8cm x 8cm 的图片通过计算机转换为一张 4 x 4 个像素点的图像，那
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2024-04-07 14:04:15
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基于临界灰度值和亚像素的“边缘寻找”算法 本文将围绕一个实例，主要就测量物体长度的算法加以阐述。现在假设我们要在图像中测量物体的长度。如图1所示，虚线内为图像范围，图中背景为白色，被测物呈黑色。 图1 待测物体情况在相机拍照后，将图像视频信号传至视觉卡，由视觉卡把波状视频信号翻译成数字信号，存到电脑的内存中去。储存信息如图2所示，图像中的虚线格子为像素单元。下面将具体说明基
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2024-07-18 09:24:58
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图像的亚像素边缘提取图像的亚像素边缘提取图像的亚像素边缘提取
原创
2021-08-02 14:05:22
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前言： 图像特征点检测广泛运用于计算机视觉处理领域，包括目标识别与跟踪、立体成像，在特征点的图像分析中，特征点提取是非常重要的步骤，其中，角点是最常见的一类点特征。前面我们介绍了用 Harris提取角点，但是提取的角点是像素级的，精度不高，若我们进行图像处理的目的不是提取用于识别的特征点而是进行
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2024-04-07 13:34:49
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朋友发来两个小项目，要求亚像素精度。突然想问几个问题：1、何为亚像素？2、何为亚像素精度？3、使用亚像素测量，系统应注意什么？1、何谓亚像素？面阵摄像机的成像面以像素为最小单位。例如某CMOS摄像芯片，其像素间距为5.2微米。摄像机拍摄时，将物理世界中连续的图像进行了离散化处理。到成像面上每一个像素点只代表其附近的颜色。至于“附近”到什么程度？就很困难解释。两个像素之间有5.2微米的距离，在宏观上
角点检测可能应用于工业检测中，可以作为特征点作为后续处理的条件，也可以做图像分割，比如工件外轮廓由直线、圆弧等连接而成，可以通过角点检测把直线和圆弧分割开等。OpenCV中通过两个函数实现图像的亚像素级角点检测。1、goodFeaturesToTrack()void goodFeaturesToTrack(InputArray image, OutputArray corners, int max
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2024-06-05 12:45:27
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目录摘要一、引言二、Canny方法三、Devernay的亚像素校正四、Devernay算法的精度分析五、改进的亚像素方案六、边点链（Edge Point Chaining）七、算法八、计算复杂度九、优点和局限性十、总结摘要该文章描述了一种产生亚像素精度链状边缘点的图像边缘检测器。该方法结合了经典的Canny和Devernay算法的主要思想。分析表明，对原始公式稍加修改可以提高边缘点的亚像素精度。一
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2024-05-06 22:54:23
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1.1亚像素边缘定位技术简介 定位精度为整像素级的边缘检测算法，实际上，边缘的位置存在于像素的任何位置，理论上讲，整像素级边缘定位最大误差为 0.5 个像素，两个特征点间的像素个数就有可能存在着 1 个像素的误差。提高硬件分辨率，可以减少像素值，从而提高测量精度，但是这种硬件的提高将极大地增加系统的成本，而且在图像传输速度和图像的存储容量方面都
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2024-04-09 02:18:29
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一、简介 上采样的技术是图像进行超分辨率的必要步骤，最近看到了CVPR2019有一些关于上采样的文章，所以想着把上采样的方法做一个简单的总结。 看了一些文章后，发现上采样大致被总结成了三个类别： 1、基于线性插值的上采样 2、基于深度学习的上采样（转置卷积） 3、Unpooling的方法 其实第三种只是做各种简单的补零或者扩充操
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2024-05-14 10:36:36
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亚像素边缘检测 Python
在计算机视觉和图像处理领域，边缘检测是一项至关重要的任务。它使得我们能够提取图像中的特征，如对象的边界，从而进行进一步的分析和处理。而在许多情况下，传统的边缘检测算法（例如Sobel、Canny等）无法以足够的精度找到图像中的细微边缘。这时，亚像素边缘检测应运而生，使用这种方法可以在像素的基础上，实现更高精度的边缘定位。
### 背景描述
在进行亚像素边缘检测时
一、环境本文使用环境为：Windows10Python 3.9.17opencv-python 4.8.0.74二、canny原理OpenCV中的Canny边缘检测算法是一种基于图像处理的计算机视觉技术，主要用于检测图像中的边缘。Canny边缘检测算法的原理是通过计算图像中像素点之间的梯度值来寻找边缘。这种方法可以有效地消除噪声，同时保留图像中的主要特征。本文将对Canny边缘检测算法的原理进行详
第5.1节：亚像素级边缘提取&相关算子 概念：摄像机拍摄时，将物理世界中连续的图像进行了离散化处理。到成像面上每一个像素点只代表其附近的颜色。两个像素之间有5.2微米的距离，在宏观上可以看作是连在一起的。但是在微观上，之间还有无限的更小的东西存在。这个更小的东西称为“亚像素”。在两个物理像素之间还
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2024-01-12 02:22:11
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亚像素级角点检测的位置在摄像机标定、跟踪并重建摄像机的轨迹，或者重建被跟踪目标的三维结构时，是一个基本的测测量值。
将所求得的角点位置精确到亚像素级精度 。一个向量和与其正交的向量的点积为0，角点则满足一下情况：
其中，(a）点p附近的图像是均匀的，其梯度为0；(b）边缘的梯度与沿边缘方向的q-p向量正交。在图中的两种情况下，p点梯度
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2024-02-28 11:40:23
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平滑处理(模糊处理)：一种简单且使用频率很高的图像处理方法，常用于减少图像上的噪点或失真图像滤波：图像预处理中，尽量保留图像细节特征条件下，对噪声进行抑制平滑化和滤波操作：图像的能大部分集中在幅度谱的低频和中频段，在较高频段，有用信息经常被噪声淹没滤波操作目的：1.特征模式识别2.消除噪声平滑滤波：一类为模糊，另一类为消除噪音五种平滑滤波的滤波器函数：1.方框滤波BoxBlur 2.均值滤波Blu
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2024-02-23 21:48:17
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1 Sobel 导数1.1.1 原因上面两节我们已经学习了卷积操作。一个最重要的卷积运算就是导数的计算(或者近似计算).为什么对图像进行求导是重要的呢? 假设我们需要检测图像中的 边缘 ，如下图:你可以看到在 边缘 ,相素值显著的 改变 了。表示这一 改变 的一个方法是使用 导数 。 梯度值的大变预示着图像中内容的显著变化。用更加形象的图像来解释,假设我们有一张一维图形。下图中灰度值的
