1、canny边缘检测 1.1 来源 canny边缘检测算子是传统边缘检测算子中最优秀的,canny检测基于下面三个目标: (1)低错误率。即所有边缘都应该找到,并且没有虚假边缘。 (2)准确的定位边缘。即检测到的边缘应该接近真实的边缘。 (3)单个边缘点响应。即对于边缘检测,只返回单点厚度的结果。
通过消除噪声、计算梯度幅度与方向、非极大值抑制及用滞后阈值算法求解图像边缘四个步骤就可实现Canny边缘检测。 OpenCV提供了函数Canny()实现Canny算子,其原型如下: 代码语言:javascript 复制 voidCanny(InputArray image,OutputArray edges,double threshold1,double threshold2,int apertureSize=3,bool L2gradient=false) ...
1、sobel算子 1.1 sobel算子的基本概念 1.2 sobel算子的计算过程 1.3 使用Sobel算子:Sobel()函数 1.4 示例程序 2、canny算子 2.1 Canny边缘检测的步骤 2.2 Canny边缘检测:Canny()函数 ...
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。
(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 在这一过程的末尾,将来自gL(x,y)的所有非零像素附加到gH(x,y),形成canny算子输出的最终图像。 代码实现:利用了膨胀重建完成上面的过程 以gH为标记图,gL为模板,进行膨胀重建,若想了...
1、canny算子 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 ...
另外,需要注意,下文中讲到的Laplace算子,sobel算子和Scharr算子都是带方向的,所以,示例中我们分别写了X方向,Y方向和最终合成的的效果图。 二、canny算子篇 2.1 canny算子相关理论与概念讲解 2.1.1 canny算子简介 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。更为重要的是 Canny ...
2、canny算子 2.1 Canny边缘检测的步骤 (1)【第一步】图像灰度化 canny算法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。 Gary=(R+G+B)/3 (2)【第二步】消除噪声 ...
OpenCV小项目:自实现 Canny 算子 实现步骤 用高斯滤波器平滑图像 计算滤波后图像梯度的幅值和方向 对梯度幅值应用非极大值抑制,其过程为找出图像梯度中的局部极大值点,把其它非局部极大值点置零以得到细化的边缘 用双阈值算法检测和连接边缘,使用两个阈值 T1 和 T2(T1>T2),T1 用来找到每条线段,T2 用来在这些...
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/Marr、(Kirsch、Nevitia) ...