1.1 Canny()函数各参数详解 void Canny(InputArray image,OutputArray edges,double threshold1,doublethreshold2,int apertureSize = 3,boolL2gradient =false) Ø 第一个参数,InputArray类型的image,输入图像,即源图像,填Mat类的对象即可,且需为单通道8位图像。 Ø 第二个参数,OutputArray类型的edges,输出的边...
void Canny(InputArray src, OutputArray edges, double threshod1, double threshod2, int apertureSize = 3, bool L2gradient = false) 其中: 第一个参数src:单通道8位图像(灰度图像) 第二个参数dst:要求要和原图像是一样的尺寸和类型 第三个参数threshod1:第一个滞后性阈值 第四个参数threshod2:第二个...
Canny算法应用双阀值,即一个高阀值和一个低阀值来区分边缘像素。如果边缘像素点梯度值大于高阀值,则被认为是强边缘点。如果边缘梯度值小于高阀值,大于低阀值,则标记为弱边缘点。小于低阀值的点则被抑制掉。 选取系数TH和TL,比率为 2:1 或 3:1。(一般取TH=0.3或0.2,TL=0.1) 将小于低阈值的点抛弃,赋0;将...
laplace = cv2.Laplacian(gray, cv2.CV_8U, ksize=3)#laplace算子边缘检测PointInvert_laplace=255-laplace 3.Canny算子边缘提取 注释:上一节提到过:其效果多变,主要是看设置的阈值的范围, 当我们改变阈值后,图像后渐渐过滤掉一些背景,当然,重在阈值的选取上,当阈值选大的时候,也是会将图像的特征完全损坏的。
Canny算法通常处理的图像为灰度图,因此如果摄像机获取的是彩色图像,那首先就得进行灰度化。对一幅彩色图进行灰度化,就是根据图像各个通道的采样值进行加权平均。以RGB格式的彩图为例,通常灰度化采用的方法主要有: 方法1:Gray=(R+G+B)/3 方法2:Gray=0.299R+0.587G+0.114B;(这种参数考虑到了人眼的生理特点) ...
Canny算法通常处理的图像为灰度图,因此如果摄像机获取的是彩色图像,那首先就得进行灰度化。对一幅彩色图进行灰度化,就是根据图像各个通道的采样值进行加权平均。以RGB格式的彩图为例,通常灰度化采用的方法主要有: 方法1:Gray=(R+G+B)/3; 方法2:Gray=0.299R+0.587G+0.114B;(这种参数考虑到了人眼的生理特点) ...
经过Otsu阈值分割以后,我们要对图像进行边缘检测,我们这里采用的是Canny边缘检测(算法过于复杂,不在此详细介绍),处理后的结果如下: 接下来再进行一次闭运算和开运算,填充白色物体内细小黑色空洞的区域并平滑其边界,处理后的效果如下: 其实在这个时候,车牌的轮廓已经初步被选出来了,只是还有一些白色块在干扰。这个我们...
参数5:ksize是Sobel算子的大小,必须为1、3、5、7。 Canny边缘检测算法: Canny算子是先平滑后求导数的方法。John Canny研究了最优边缘检测方法所需的 特性,给出了评价边缘检测性能优劣的三个指标: 1 好的信噪比,即将非边缘点判定为边缘点的概率要低,将边缘点判为非边缘点的概 率要低; ...
例如在运行->CMD，也就是DOS命令行里面输入 candy.exe image.jpg 的话，就是2个参数所以 argc=2，argv是一个字符型的数组所以 argv[0]="candy.exe" , argv[1]="image.jpg"这两个参数如果都是文件的话，要用绝对地址，把文件拖到DOS窗口就会自动生成地址了。其实没必要这么麻烦，只...
Canny算子求边缘点具体算法步骤如下: 1. 用高斯滤波器平滑图像. 图像高斯滤波的实现可以用两个一维高斯核分别两次加权实现,也可以通过一个二维高斯核一次卷积实现。 1)高斯核实现 上式为离散化的二维高斯函数,确定参数就可以得到二维核向量。然后对灰度图像进行卷积计算,在求的高斯核后,要对整个核进行归一化处理,即...