边缘检测算法 接下来,主要介绍几种以一阶梯度和二阶梯度为基础的边缘检测算法 以一阶梯度为基础的边缘检测算法-Sobel算法 1.图像梯度 直接以一阶图像梯度进行边缘检测,具体应用示例和代码,可以查看文章zhuanlan.zhihu.com/p/64 下面是以本文中的图像为例 def ImageGradient(image): ## function: 计算图像的一阶...
cv2.imshow('edge45', edge45) # 135度方向上的边缘强度的灰度级显示 IconR2 = np.abs(IconR2) edge135 = IconR2.astype(np.uint8) cv2.imshow('edge135', edge135) # 用平方和的开方来衡量最后输出的边缘 edge = np.sqrt(np.power(IconR1, 2.0) + np.power(IconR2, 2.0)) edge = np.round(...
断开的地方如果低阈值求的边缘存在,就用低阈值的边缘接上去,目的让边缘尽量都连在一起。其它情况下低阈值的边缘是不用的。两个阈值是有区别的,高的那个阈值是将要提取轮廓的物体与背景区分开来,就像阈值分割的那个参数一样,是决定目标与背景对比度的,低的那个阈值是用来平滑边缘的轮廓,有时高的阈值设置太大了,可...
计算某像素点及其邻域的微分找到变化剧烈的像素点,对于具有阶跃变化的像素点,其一阶微分最大或二阶微分为0则为边缘点;具有屋顶变化的像素点,其一阶微分为0或二阶微分最大则为边缘点。继而引出传统边缘检测基于梯度(一阶与二阶微分)的方法,如Sobel[2] 和Canny[5] 等经典算法。 2 运行结果 部分代码: function ...
matlab边缘检测代码 以下是一个简单的使用MATLAB进行边缘检测的示例代码: matlab. % 读取图像。 img = imread('example.jpg'); % 转换为灰度图像。 gray_img = rgb2gray(img); % 使用Sobel算子进行边缘检测。 edge_img = edge(gray_img, 'sobel'); % 显示原始图像和边缘检测结果。 subplot(1,2,1); ...
在Matlab中,可以使用以下代码实现Canny边缘检测: 1. 读取图像 首先,需要读取待处理的图像。可以使用imread函数来读取图片: ```matlab img = imread('image.jpg'); ``` 其中,image.jpg是待处理的图片文件名。 2. 灰度化 Canny算法只能处理灰度图像,因此需要将彩色图像转换为灰度图像。可以使用rgb2gray函数来实现:...
边缘检测代码 #include"cv.h" #include"highgui.h" #include<stdio.h> #include<ctype.h> #include #include<sys/types.h> #include<sys/timeb.h> #include<string.h> charstr[17]; //获取系统的当前日期和时间 char*str_gettime() { chartmpbuf[10]; //从TZ设置时区环境变量。 _tzset();/...
% Sobel边缘检测算法MATLAB代码 %代码版权归作者所有,仅供学习使用,不得用于商业用途 %设置参数 n = 3; %边缘检测次数 m = 5; %图像大小 d = 1; % Sobel算子步长 sigma = 2; %平滑处理参数 threshold = 20; %阈值 %读入图像 img = imread("test.png"); %设置边缘方向 dir1 = [-1 -1]; dir2...
Canny边缘检测原理和逐行代码详解 理论基础 我们希望最后的图像是一个二值图,就是说只有两种情况,要么是边缘要么不是边缘。并且最后的边缘是一个很细的线,甚至只有一个像素点。 卷积算子 我们在进行边缘检测前需要执行一个去噪的步骤,去噪我们一般使用高斯核。 梯度大小