一、边缘定义及类型 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...
opencv中cv2.Canny()实现边缘检测。 Canny边缘检测基础 Canny 边缘检测分为如下几个步骤。 步骤1:去噪。 噪声会影响边缘检测的准确性,因此首先要将噪声过滤掉。 步骤2:计算梯度的幅度与方向。 步骤3:非极大值抑制,即适当地让边缘“变瘦”。 步骤4:确定边缘。使用双阈值算法确定最终的边缘信息。
第五个参数,int类型的apertureSize,表示应用Sobel算子的孔径大小,默认值3 第六个参数,bool类型的L2gradient,一个计算图像梯度幅值的标识,默认值false 注意:两个阈值中较小的值用于边缘连接,较大的值用来控制强边缘的初始段,推荐高低阈值比为2:1到3:1之间 四、示例:Canny边缘检测 #include <opencv2/opencv.hpp> ...
3、Canny算子 函数原型:Canny(image, threshold1, threshold2, edges=None, apertureSize=None, L2gradient=None) image:图像矩阵 threshold1:阈值1 threshold1:阈值2 二、实例演练 1、拉普拉斯边缘检测 代码如下: 代码语言:javascript 复制
OpenCV—python 边缘检测(Canny) 边缘检测 一、边缘定义及类型 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。
1.Canny算子 2.Python实现 3.结果展示 三、图像叠加 1.Python实现 2.结果展示 参考 转自:Python:一些简单的图像处理操作(阈值分割、边缘提取、图像叠加) - 知乎 (zhihu.com) 可利用Python的cv2库实现很多图像处理的操作,比如之前介绍过的Hough检测,还没学会的看这里⇨:蒸蒸:利用Python实现Hough变换 今天主要介...
本文，介绍一下Opencv-Python里面内置的Canny算子。这是一种检测图像边界特征的方法，我用来试验的图片如下图所示。工具/原料 电脑 python opencv模块 方法/步骤 1 读图：img=cv2.imread('0.jpg')处理：pic=cv2.Canny(img,50,150)保存图片：cv2.imwrite('0.png',pic)2 pic=cv2.Canny(...
1.Canny边缘检测算子是John F. Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法。 2.Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法,最优边缘检测的含义是: 好的检测- 算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘。 好的定位- 标识出的边缘要尽可能与实际图像中的实际边缘尽可能接近。
根据对信噪比与定位乘积进行测度,得到最优化逼近算子。这就是Canny边缘检测算子。 算法的基本步骤为: 1.用高斯滤波器平滑图像; 2.用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向; 3.对梯度幅值进行非极大抑制; 4.用双阈值算法检测和连接边缘。 更详细的介绍可以参考:canny算子1canny算子2 ...