c. 计算边缘:使用cv2.Sobel()函数计算输入图像在x和y方向上的梯度。梯度大小表示了边缘的陡度,越大表示边缘越陡峭。 d. 非极大值抑制:使用cv2.Canny()函数对输入图像进行非极大值抑制。非极大值抑制可以减少噪声的影响,提高边缘检测的准确性。 e. 连接像素:使用cv2.connectedComponents()函数将x和y方向上的梯度...
即梯度方向,第一步先判断C灰度值在8值邻域内是否最大,如是则继续检查图中梯度方向交点dTmp1,dTmp2值是否大于C,如C点大于dTmp1,dTmp2点的灰度值,则认定C点为极大值点,置为1,因此最后生成的图像应为一副二值图像,边缘理想状态下都为单像素边缘....
较长的边缘容易被高阈值切断,可利用下面的步骤连接较长的边缘: (a)在gH中定位下一个未被访问的边缘像素p; (b)将gL(x,y)中中用8连通连接到p的所有若像素标记为有效边缘像素 (c)如果gH中的所有非零像素已被访问,则跳到步骤(d),否则返回步骤(a) (d)将gL中未标记为有效边缘像素的所有像素设置为零 在...
但边缘B虽然高于minVal并且与边缘C的区域相同,但它没有连接到任何“可靠边缘”,因此被丢弃。所以我们必须相应地选择minVal和maxVal才能获得正确的结果。 假设边是长线,这个阶段也会消除小像素噪声。 所以我们最终得到的是图像中的强边缘。 OpenCV中的Canny边缘检测 OpenCV将以上所有步骤放在单个函数cv.Canny()中。我们将...
如下图,A,B,C三点中,梯度方向上A点的局部梯度值最大,所以保留A点,其余两点被抑制。 2.4 用双阈值算法检测和连接边缘 经过上述步骤后,图像内的强边缘已经在当前获取的边缘内,但是,一些虚边缘也在内。 我们设置两个阈值,高阈值maxVal和低阈值minVal,根据当前边缘点的梯度值与这两个阈值的关系,判断边缘的属性:...
但是尽管B在minVal上并且与C处于统一区域,但是它没有连接到任何确保边缘,因此它也会丢弃 注意:我们必须选择相应的minVal和maxVal才能获取正确的结果 2.2 OpenCV中的Canny Edge检测 OpenCV将Canny边缘检测算法的四个阶段放在了一个单数cv.Canny()中,我们只需要去正确使用它就能获取我们的边缘检测需求 ...
如下图,A,B,C三点中,梯度方向上A点的局部梯度值最大,所以保留A点,其余两点被抑制。 2.4 用双阈值算法检测和连接边缘 经过上述步骤后,图像内的强边缘已经在当前获取的边缘内,但是,一些虚边缘也在内。 我们设置两个阈值,高阈值maxVal和低阈值minVal,根据当前边缘点的梯度值与这两个阈值的关系,判断边缘的属性:...
opencv 轮廓点合并 opencv轮廓连接 轮廓发现与绘制 一般而言,图像的轮廓都是由一系列的像素点构成,这些像素点属于二值图像的前景图像,每个轮廓都是一组点,而各组点则组成了轮廓。该方式的原理很复杂,简述即通过定义一系列的边缘点类型与拓扑集合结构类型,然后对二值图像的扫描来完成边缘类型的寻找与拓扑结构的构建,...
如下图,A,B,C三点中,梯度方向上A点的局部梯度值最大,所以保留A点,其余两点被抑制。 2.4 用双阈值算法检测和连接边缘 经过上述步骤后,图像内的强边缘已经在当前获取的边缘内,但是,一些虚边缘也在内。 我们设置两个阈值,高阈值maxVal和低阈值minVal,根据当前边缘点的...
函数cvCanny 采用 CANNY 算法发现输入图像的边缘而且在输出图像中标识这些边缘。threshold1和threshold2 当中的小阈值用来控制边缘连接,大的阈值用来控制强边缘的初始分割。 注意事项:cvCanny只接受单通道图像作为输入。 外部链接:经典的canny自调整阈值算法的一个opencv的实现见在OpenCV中自适应确定canny算法的分割门限 ...