常用的图像边缘检测方法包括基于梯度的方法、基于边缘模型的方法和基于机器学习的方法。 1.基于梯度的方法 基于梯度的方法通过计算图像中灰度的梯度来检测图像的边缘。常用的基于梯度的方法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子。 (1)Sobel算子:Sobel算子是一种常用的边缘检测算子,它通过在图像中滑动一个3x3的卷积核来...
（2）检测边缘点，从图像中提取所有可能是边缘的点（候选边缘点）。（3）边缘定位，从候选边缘点中选择...
InputArray src,//输入图像OutputArray dst,//输出图像intddepth,//输出图像的深度,-1 表示同 src.depth()intdx,//水平方向的阶数intdy,//垂直方向的阶数intksize =3,//卷积核大小,常取 1, 3, 5, 7 等奇数doublescale =1,//缩放因子,应用于计算结果doubledelta =0,//增量数值,应用于计算结果intborder...
阈值法是一种简单直接的边缘检测方法,它通过设定一个阈值来检测图像中的边缘。这种方法适用于简单的图像,但需要手动设置阈值,且对噪声比较敏感。2. Canny边缘检测算法Canny边缘检测算法是一种基于滤波和梯度计算的边缘检测方法,它能够自动确定最佳的边缘阈值,并能够有效地检测出图像中的各种边缘。3. Sobel、Prewitt、...
二、边缘检测方法: 1.传统边缘检测算子 1.1.基于灰度直方图的边缘检测 直方图是表示依附图像灰度分布的情况的统计特性图表, 从数学上来说图像直方图是图像各灰度值统计特性与图像灰度值的函数, 它统计一幅图像中各个灰度级出现的次数或概率, 从图形上来说, 它是一个二维图, 横坐标表示图像中各个像点的灰度级, 纵...
一、常用边缘检测方法 1. Sobel算子 Sobel算子是一种经典的边缘检测方法,它基于图像中像素值的梯度变化来检测边缘。Sobel算子分为水平和垂直两个方向,通过对图像进行卷积操作,分别得到水平和垂直方向上的梯度图像,然后通过对两个方向的梯度图像进行合并,得到最终的边缘图像。Sobel算子简单易实现,对噪声具有一定的鲁棒性...
1.基于梯度的边缘检测方法 基于梯度的边缘检测方法是最常用且经典的边缘检测方法之一。其基本思想是通过计算图像的梯度来识别图像中的边缘。常用的基于梯度的边缘检测算法有Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子。 - Sobel算子:Sobel算子使用一个3x3的卷积核计算图像的水平和垂直梯度,然后根据计算得到的梯度值来确定边缘的位...
传统Canny 边缘检测方法如下: (1)通过高斯滤波函数对图像进行平滑处理 首先通过对图像进行高斯滤波处理,平滑图像,避免将噪声视为图像边缘,从而可以尽可能地减少噪声对边缘检测产生的影响。它的原理是对整个图像进行加权平均,每个像素的值通过自身和邻域内像素的加权平均获得,高斯滤波函数: ...
边缘检测的方法有很多种,其中最常用的方法包括Sobel、Prewitt、Roberts等。下面分别介绍这些方法及其原理。 Sobel 算法 Sobel算法是一种基于梯度的边缘检测方法。它的基本思想是将图像沿着垂直和水平方向分成多个小块,然后计算每个小块中像素点的梯度幅值和方向,根据梯度幅值和方向来确定边缘的方向和强度。Sobel算法的优点...