图像边缘检测是计算机视觉和图像处理中的重要任务,它用于检测图像中物体和区域之间的边缘和轮廓。在Python中,有多种方法可以进行图像边缘检测,本文将介绍一种常用的方法:Canny边缘检测算法。 二、常用边缘检测算法 2.1、Sobel算法 Sobel算法是一种基于卷积的边缘检测方法,通过计算图像的梯度来检测边缘。它使用两个卷积核,...
*第一个参数,输入图像,且需为单通道8位图像。 *第二个参数,输出的边缘图。 *第三个参数,第一个滞后性阈值。用于边缘连接。 *第四个参数,第二个滞后性阈值。用于控制强边缘的初始段,高低阈值比在2:1到3:1之间。 *第五个参数,表明应用sobel算子的孔径大小,默认值为3。 *第六个参数,bool类型L2gradient,一...
在Python中,我们可以使用OpenCV库来实现边缘检测,其中最常用的算法包括Sobel、Prewitt和Canny。 Sobel算法 Sobel算法通过计算图像的梯度来检测边缘。它使用两个3x3的卷积核分别对图像进行水平和垂直方向的滤波,然后计算这两个方向梯度的幅度,从而得到边缘强度。 Python代码实现: import cv2 import numpy as np import ...
1#***图像梯度算法-实际操作***开始2importcv234#显示图像函数5defcv_show(img,name):6cv2.imshow(name,img)7cv2.waitKey()8cv2.destroyAllWindows()910img = cv2.imread('lena.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)11cv_show(img,'img')1213#分别计算x和y14img = cv2.imread('lena.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCAL...
Python实现图像边缘检测算法 实现效果# 代码# Copy #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 from PIL import Image import numpy as np img_name = input("输入要处理的图片\n") # img_name = "t3.png" img = Image.open(img_name).convert("L") # 读图片并转化为灰度图 img.show() img_array...
Canny边缘检测算法可以分为以下步骤。 使用Sobel算子滤除原图像噪声,并得到梯度图; 应用非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)以消除边缘检测、目标检测带来的杂散响应,即对待测边缘或目标,应尽可能有唯一的准确响应 应用双阈值(Double-Threshold)检测来确定真实的和潜在的边缘。
点击上方蓝色字体,关注:九三智能控 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是是指用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等,并进一步做图形处理成为更适合人眼观察或传送给…
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提取图片的边缘信息是底层数字图像处理的基本任务之一。边缘信息对进一步提取高层语义信息有很大的影响。大部分边缘检测算法都是上个世纪的了,OpenCV的使用的算法是 Canny 边缘检测算法,大概是在 1986 年由 John F. Canny 提出了,似乎说明边缘检测算法的研究已经到达了瓶颈期。跟人眼系统相比... ...
基于Python OpenCV的图像算法研究 - 图像处理 使用说明 ⚡运行本项目代码前请执行以下命令安装所依赖的库 pip install pipenv git clone git@github.com:kangvcar/kkimage.git cd kkimage pipenv install ⚡main.py文件中项目中的各个功能模块包含详细的说明,各个函数功能高度解耦可独立运行,获取完整版60+种图像处...