一、函数简介 1、laplacian算子 函数原型:Laplacian(src, ddepth, dst=None, ksize=None, scale=None, delta=None, borderType=None) src:图像矩阵 ddepth:深度类型 2、Sobel算子 函数原型:Sobel(...
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) 非微分边缘检测算子: Canny 关于算子详情请查看:https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/81368890 三、OpenCV-Python 中 Canny() 参数 步骤: 彩色图像转换为灰度图像(以灰度...
主要操作就是先引入图片文件的路径,将其显示。imgGray是将其二值化处理,后续操作都是基于这个二值化处理后的图像,接下来,高斯滤波——对图像进行滤波操作(平滑操作、过滤操作,去噪操作),再使用Canny()对其进行边缘检测,勾勒出主体边缘,再将得到的图像imgCanny传入下面要提到的函数。 3、getContours()函数: 代码如下...
python-OpenCV图像处理之边缘检测 边缘检测 边缘检测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。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。边缘检测是特征提取中的一个研究领域。 图像边缘检测大幅度地减少了数据量,并且剔除了可以认为不相关的信息,保留了图像重要的...
python opencv根据边缘检测和轮廓提取对图像进行矫正 opencv 边缘检测与抠图,一、边缘检测概述标识图像中亮度变换明显的点。边缘检测大幅度的减少了图像的数据量(分为两种:灰度图像边缘检测和彩色图像边缘检测),并且剔除了不相关的信息,保留了重要的结构属性。总之,图
dst:边缘检测结果图像 src:原图像 threshold1:第 1 阈值 threshold2:第2 阈值 apertureSize:计算梯度时使用的 Sobel 核大小 L2gradient:标志。 代码示例: importcv2 as cvimportnumpy as np img_src= cv.imread('./Pictures/opencvlog.jpg') cv.imshow('src', img_src) ...
探索图像边缘:使用Python进行轮廓检测 图像处理是计算机视觉的一个重要领域,它涉及到图像的分析和修改,以达到某些目标,如特征提取、图像增强或对象识别。边缘检测是图像处理中一个基础而关键的步骤,它有助于获取图像中对象的轮廓。在本技术博客中,我们将介绍如何使用Python和OpenCV库来提取图像中的边缘轮廓,并展示几个代...
OpenCV中的边缘检测是指在图像中检测出明显的边缘轮廓线,可以通过计算图像中每个像素的梯度来实现。Canny算法是一种常用的边缘检测算法,它主要通过连续的操作来寻找边缘,包括对图像去噪、计算图像梯度、非极大值抑制和双阈值处理等步骤。 一、图片加载及添加椒盐噪声 ...
Python OpenCV 边缘检测 边缘提取:边缘检测的基本思想首先是利用边缘增强算子,突出图像中的局部边缘,然后定义象素的“边缘强度”,通过设置阈值的方法提取边缘点集。边缘检测就是对图像求一阶导数或二阶导数。 其中:Laplacian算子、Canny算子为二阶导数 这里Sobel、Scharr、Laplacian返回的图像通道和原图相同,即彩色图像处理...