预处理(平滑处理):首先进行高斯滤波法对图像进行抑制噪声及杂散梯度;其次Candy边缘检测获得边界,原图如下: #doing all the relevant importsimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.imageasmpimgimportnumpyasnpimportcv2# Read in the image and convert to grayscaleimage=mpimg.imread('exit-ramp.jpg')gray=cv2....
百度百科的解释:高斯滤波是一种线性平滑滤波,适用于消除高斯噪声,广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲,高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程,每一个像素点的值,都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是:用一个模板(或称卷积、掩模)扫描图像中的每一个像素,用模板确定的...
3)幅值和方位角:2)使用一阶有限差分计算偏导数的两个阵列P与Q:1)求图像与高斯平滑滤波器卷积:(5)Canny边缘检测器4)非极大值抑制(non-maximumsuppression,NMS):细化幅值图像中的屋脊带,即只保留幅值局部变化最大的点.*将梯度角的变化范围减小到圆周的四个扇区之一,*方向角:*幅值:为了更好的解释这个概念,看...
其实高斯滤波器很像一个金字塔结构,其滤波器的值大小我们可以理解为权重(weight),值越大对应的像素点权重越大,分量也就越大,因此从高斯滤波器我们可以看出对应当前像素点,距离越远权重越小,对灰度值的贡献也就越小。 让我们举个例子来理解一下高斯滤波,如图3-5中左边的高斯滤波器,其中心点4我们可以把它看成是...
经高斯滤波后用riberts算子边缘检测 clc;close all;clear all %---生成高斯平滑滤波模板---% hg=zeros(3,3); %设定高斯平滑滤波模板的大小为3*3 delta=0.5; for x=1:1:3 for y=1:1:3 u=x-2; v=y-2; hg(x,y)=exp(-(u^2+v^2...
使用高斯滤波,均值滤波法和中值滤波法来消除图像中的噪声,并对图像进行了边缘检测,然后使用阀值分割法对图像进行二值化处理,并计算二值裂纹图像的面积和周长,利用圆形度的指标判断该图像是否含有裂纹。选择语言:从 到 翻译结果1翻译结果2 翻译结果3翻译结果4翻译结果5 翻译结果1复制译文编辑译文朗读译文返回顶部 ...
百度试题 结果1 题目以下哪个是图像处理中常用的滤波技术? A. 傅里叶变换 B. 高斯滤波 C. Canny边缘检测 D. Haar小波变换 相关知识点: 试题来源: 解析 B. 高斯滤波
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关于边缘检测算子说法正确的是( )。A.Kirsch算子是高斯滤波与拉普拉斯算子相结合的一个算子B.图像的边缘对应梯度值变换比较快的地方C.图像边缘可以通过一价导数的极值
百度试题 结果1 题目下面哪种数字滤波器常用于图像边缘检测? A. 均值滤波器 B. 高斯滤波器 C. 中值滤波器 D. Sobel滤波器 相关知识点: 试题来源: 解析 d) Sobel滤波器 反馈 收藏