二、边缘检测算子类别 三、OpenCV-Python 中 Canny() 参数 一、边缘定义及类型 边缘类型:简单分为4中类型,阶跃型、屋脊型、斜坡型、脉冲型,其中阶跃型和斜坡型是类似的,只是变化的快慢不同。 二、边缘检测算子类别 边缘检测算子: 一阶导数: Roberts、Sobel、Prewitt 二阶导数: Laplacian、Log/Marr、(Kirsch、Nev...
第二个参数dst:输出图像 第三个参数ddepth:输出图像的深度,一般为CV_16S 第四个参数dx:x方向的差分阶数 第五个参数dy:y方向的差分阶数 Scharr滤波器和sobel算法相似,只不过Scharr的核数固定为3 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 首先应该使用高斯滤波对图像进行处理 调用scharr滤波器,分别求出x和y方向...
第四个参数,(可不填)Point类型的anchor,表示锚点(即被平滑的那个点),注意他有默认值Point(-1,-1)。如果这个点坐标是负值的话,就表示取核的中心为锚点,所以默认值Point(-1,-1)表示这个锚点在核的中心。 第五个参数,(可不填)int类型的borderType,用于推断图像外部像素的某种边界模式。 程序代码 #include<op...
上一个教程中我们谈到的拉普拉斯算子本质上属于图像的边缘检测,但是我们同时也看到,拉普拉斯算子有一定的局限性,对于复杂图像的边缘检测有些力不从心,本次我们将介绍一个在OpenCV中有着决定性地位的边缘检测——Canny算法。 我们在前面已经了解过,边缘检测算法通常有四个步骤: ...
使用OpenCV函数cv::Canny实现Canny边缘检测器。 理论 Canny算法也被许多人称为最优检测器,它旨在满足三个主要标准: 低错误率:意味着只检测到存在的边。 良好的定位:检测到的边缘像素和实际边缘像素之间的距离必须最小化。 最小响应:每条边只有一个检测器响应。
在Opencv中只需要一个cv2.Canny()函数就能完成上面的几步。下面是该函数原型,返回处理后的图像: cv2.Canny(image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient ]]]) 第一个参数是需要处理的原图像,该图像必须为单通道的灰度图;
Mat.step参数指图像的一行实际占用的内存长度, 因为opencv中的图像会对每行的长度自动补齐(8的倍数), 编程时尽量使用指针,指针读写像素是速度最快的,使用at函数最慢。 */ uchar* PX = imageX.data; uchar* PY = imageY.data; uchar* P = imageSource.data; ...
OpenCV里的Canny边缘检测 OpenCV把所有这些放在一个函数里,cv2.Canny()。我们来看看怎么用它,第一个参数是输入图片,第二个和第三个参数是我们的minVal 和maxVal。aperture_size参数是索贝尔核的大小,用来找图片的梯度。默认是3,最后一个参数是L2gradient,用来指定寻找梯度幅值的公式。如果为True,会使用上面提到的更准...