1. 该算法比较复杂,不过,实现起来共5步,我们看一下: ① 首先用Gaussian滤波对图片进行降噪; ② 计算梯度; ③ 在边缘使用NMS(非极大值抑制)【关于该算法的讲解,后续我会分享】,筛选出最优的边缘检测; ④ 对所有检测到的边缘应用双阈值(比如下面案例中写的200和300); ⑤ 分析所有边缘以及彼此之间的连接,保留真...
边缘检测算法是指利⽤灰度值的不连续性质，以灰度突变为基础分割出⽬标区域。对铝铸件表⾯进⾏成像后会产⽣⼀些带缺陷的区域，这些区域的灰度值⽐较低，与背景图像相⽐在灰度上会有突变，这是由于这些区域对光线产⽣散射所引起的。因此边缘检测算⼦可以⽤来对特征的提取。1、⼀阶算⼦ ⼀...
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,它包含了大量的图像处理和计算机视觉算法。OpenCV广泛应用于图像和视频分析、人脸识别、物体识别、运动跟踪等领域,是计算机视觉领域中最受欢迎的工具之一。 2. 边缘检测的基本原理 边缘检测是图像处理中的一个重要步骤,它旨在识别图像...
通过连接强边缘和弱边缘,完成边缘的识别。弱边缘只有在与强边缘相连的情况下才被认为是有效的边缘。 边缘连接:从强边缘像素开始,检查其周围的弱边缘像素,如果这些弱边缘像素与强边缘相连,则将其标记为边缘像素。 5.1 示例 如果弱边缘0.50.5与任何强边缘11相邻(包括8邻域),则将该弱边缘标记为11;否则,将其标记为0...
一、Sobel算法 1、算法概述 Sobel边缘检测算法比较简单,实际应用中效率比canny边缘检测效率要高,但是边缘不如Canny检测的准确,然而在很多实际应用的场合,sobel边缘却是首选,Sobel算子是高斯平滑与微分操作的结合体,所以其抗噪声能力很强,用途较多。尤其是在对效率要求较高,而对细纹理不太关系的时候。
opencv sobel opencvsobel边缘检测算法,一、sobel算法简介 索贝尔算子(Sobeloperator)主要用作边缘检测,它是一离散性差分算子,它结合了高斯平滑和微分求导,用来运算图像亮度函数的灰度之近似值。在图像的任何一点使用此算子,将会产生对应的灰度矢量或是其法矢
Sobel算法边缘检测不是很精准，另外一种对Sobel算法改进的算法为Scharr算法，该算法精度比Sobel算法高且检测速度相当。OpenCV中提供了Scharr边缘检测的函数Scharr，函数定义如下：dst = Scharr(src, ddepth, dx, dy, dst=None, scale=None, delta=None, borderType=None)参数说明如下：src，输入图像；ddepth，...
OpenCV中的边缘检测是指在图像中检测出明显的边缘轮廓线,可以通过计算图像中每个像素的梯度来实现。Canny算法是一种常用的边缘检测算法,它主要通过连续的操作来寻找边缘,包括对图像去噪、计算图像梯度、非极大值抑制和双阈值处理等步骤。 一、图片加载及添加椒盐噪声 ...
(2)算法实现 在Python中,Roberts算子主要通过numpy定义模板,使用OpenCV的filter2D()函数实现边缘提取。该函数主要是利用内核实现对图像的卷积运算。filter2D()函数用法如下所示: dst=filter2D(src,ddepth,kernel[,dst[,anchor[,delta[,borderType]]])其中,参数:src表示输入图像;dst表示输出的边缘图,其大小和通道...
canny算子在OpenCV中已经被编写为函数Canny(),可直接调用,其原型如下: 五、代码示例 //Canny边缘检测练习 //2016.07.21 //头文件和命名空间 #include<opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> ...