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 ...
本文学习利用python学习边缘检测的滤波器,首先读入的图片代码如下: import cv from pylab import img cv .imread construction.jpg img cv .cvtColor img,cv .COLOR BGR RGB plt.imshow img plt.axis off plt.show 图片如下: 下面列一下本节学习的内容目录 这里于 . ...
2018-10-19 09:58 9 12982 推荐指数:
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 ...
边缘检测是检测图像中的一些像素点,它们周围的像素点的灰度发生了急剧的变化,我们认为在这过程中,图像中的物体不同导致了这一变化,因此可以将这些像素点作为一个集合,可以用来标注图像中不同物体的边界。边缘区域的灰度剖面可以看作是一个阶跃,即图像的灰度在一个很小的区域内变化到另一个相差十分 ...
前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性、图像感兴趣 ROI 区域及通道处理 ...
1、canny算子 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。更为重要的是 Canny 创立了边缘检测计算理论(Computational theory ofedge detection),解释了这项技术是如何工作的。Canny边缘检测 ...
Roberts算子 Roberts算子即为交叉微分算法,它是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第噪声图像,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,其缺点时对边缘的定位不太准确,提取的边缘线条较粗。 在Python中,Roberts算子 ...
本篇文章中,我们将一起学习OpenCV中边缘检测的各种算子和滤波器——Canny算子,Sobel算子,Laplace算子以及Scharr滤波器。文章中包含了五个浅墨为大家准备的详细注释的博文配套源代码。在介绍四块知识点的时候分别一个,以及最后的综合示例中的一个。文章末尾提供配套源代码的下载 ...
convertScaleAbs函数线性变换转换输入数组元素成8位无符号整型。void convertScaleAbs(InputArray s ...
Sobel算子对噪声具有平滑作用,提供较为精确的边缘方向信息,边缘定位精度不够高。当对精度要求不是很高时,是一种较为常用的边缘检测方法。 ...