python opencv轮廓检测 引用网址:https://blog.csdn.net/Mr_Nobody17/article/details/119995281 0.边缘和轮廓 边缘检测能够检测出边缘,但是边缘是不连续的。 将边缘连接成一个整体,构成轮廓。 1.图像轮廓检测中注意的问题 对象是二值图像,所以需要进行闽值分割。 在Opencv中,背景必须是黑色的,对象必须是白色的。
【OpenCV】边缘检测:Sobel、拉普拉斯算子 http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7829481 边缘 边缘(edge)是指图像局部强度变化最显著的部分。主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间,是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础。 图像强度的显著变化可分为: 阶跃变化...
* canny边缘检测算法: 1.两个阈值是有区别的,高的那个阈值是将要提取轮廓的物体与背景区分开来,就像阈值分割的参数一样,高的阈值是决定目标与背景对比度的;低的阈值是用来平滑边缘的轮廓,有时高的阈值设置太大了,可能边缘轮廓不连续或者不够平滑,通过低阈值来平滑轮廓线,或者使不连续的部分连接起来。 2.两个阈值...
图像边缘检测的概念和大概原理可以参考我的另一篇博文,链接如下: 这篇博文介绍利用OpenCV的库函数Sobel()对图像作边缘检测。 先对Sobel算子进行大概介绍: 1 sobel算子是以一阶微分为基础的边缘检测,是通过离散微分方法求取图像边缘的边缘检测算子,它在水平方向和垂直方向上对图像作边缘检测运算。 2 Sobel算子结合了高...
链接:http://blog.csdn.net/xiahouzuoxin/article/details/41173379 3 种边缘检测算子 灰度或结构等信息的突变位置是图像的边缘,图像的边缘有幅度和方向属性,沿边缘方向像素变化缓慢,垂直边缘方向像素变化剧烈。因此,边缘上的变化能通过梯度计算出来。 一阶导数的梯度算子 ...
从以前CSDN搬迁过来 1.图像梯度 图像梯度计算的是图像的边缘信息 ,图像梯度计算的是图像变化的速度。对于图像的边缘部分,其灰度值变化较大,梯度值也较大,对于图像中比较平滑的部分,其灰度值变化较小,相应的梯度值也较小。图像梯度计算需要求导数,但是图像梯度一般通过计算像素值的差来得到梯度的近似值(近似导数值)...
是图像处理和计算机视觉中的基本问题,边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。 边缘检测可以分为两类:基于搜索和基于零穿越 ·基于搜索︰通过寻找图像一阶导数中的最大值来检测边界,然后利用计算结果估计边缘的局部方向,通常采用梯度的方向,并利用此方向找到局部梯度模的最大值,代表算法是Sobel算子和Scharr算...
边缘检测是图像领域非常重要的一种处理手段,要理解边缘检测,首先要理解什么是边缘。边缘是图像局部强度具有非常强烈变化的区域。 边缘检测算子可以分为一阶边缘检测算子、二阶边缘检测算子和其他检测算子。比较常用的有三种,sobel、canny、laplacian 一阶边缘检测算子 ...
出来的结果是单通道的,即便是彩色的图像输入,参考:https://blog.csdn.net/firstlai/article/details/78118350 但是彩色图像是怎么处理的呢? 就是说canny算法其实第一步就是如果输入是彩色图像,那么就先转化为灰度图像,如果是灰度图像,那么就下一步。 边缘检测的一个用处就是工业检测,这个我在后续的专栏里面是有MAT...
差分方向(梯度方向)与得到的边缘方向是垂直的,比如水平差分方向的卷积反映的是垂直方向上的边缘。 Sobel边缘检测 原理 在图像的平滑处理中,高斯平滑的效果往往比均值平滑要好,因此把Prewitt算子的非归一化的均值卷积核替换成非归一化的高斯卷积核,就可以得到3阶的Sobel算子: ...