在上一节中都是采用一阶差分(导数)，进行的边缘提取。 也可以采用二阶差分进行边缘提取，如Laplacian算子，高斯拉普拉斯(LoG)边缘检测， 高斯差分(DoG)边缘检测，Marr-Hidreth边缘检测。这些边缘提取算法详细介绍如下： 1. Laplacian算子 ...

1 图像边缘 上一篇 OpenCV 之 图像平滑 中，提到的图像平滑，从信号处理的角度来看，实际上是一种“低通滤波器”。 本篇中，图像的边缘，通常都是像素值变化剧烈的区域 (“高频”)，故可将边缘检测视为一种 “高通滤波器”。 实际中，对应像素值变化剧烈的情况 ...

OpenCV中有专门的Canny边缘检测算法的函数Canny（image，threshold1，threshold2，edges=None，apertureSize=None，L2gradient=None），我们可以直接调用它轻松实现图像的边缘检测。 但是Canny（）函数内部 ...

Canny边缘检测方法被誉为边缘检测的最优方法。 cv2.Canny()进行边缘检测，参数2、参数3表示最低和最高阈值。 Canny边缘检测 具体步骤如下： 1. 使用5x5高斯滤波消除噪声： 边缘检测本身属于锐化操作，对噪声比较敏感，所以需要进行 ...

一、图像梯度算法 1、图像梯度-Sobel算子 dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize) ddepth:图像的深度 dx和dy分别 ...

...

边缘检测： 一、canny算子 Canny边缘检测根据对信噪比与定位乘积进行测度，得到最优化逼近算子，也就是Canny算子。类似与 LoG 边缘检测方法，也属于先平滑后求导数的方法。 二、canny算法描述 1.首先进行高斯平滑滤波； 2、然后计算像素点的梯度（利用 ...

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 ...