最后,我们计算指标并比较我们的结果 #Calculating metrics between actual test image and the output we got through Canny edge detection print(mean_squared_error(test_y,canny),peak_signal_noise_ratio(test_y,canny),structural_si
13. Holistically-Nested Edge Detection 这篇文章使用深度学习的方法,其中Holistically表示该算法试图训练一个image-to-image的网络;Nested则强调在生成的输出过程中通过不断的集成和学习得到更精确的边缘预测图的过程。文章把HED和传统Canny算法进行边缘检测的效果对比,如下图我们可以看到HED的效果要明显优于Canny算子的。
python # 显示原图和边缘检测图像 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.title('Original Image') plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.subplot(1, 2, 2) plt.title('Sobel Edge Detection') plt.imshow(sobel_magnitude, cmap='gray') plt.show() # 保存...
我们使用python编程来直观对比这几种算法,具体代码如下: import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # Load the image image = cv2.imread(r"C:\Users\Feng\Desktop\R-C.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # Sobel Edge Detection def sobel_edge_detection(image): sobel_x = cv2....
def canny_edge_detection(image): # 使用OpenCV内置的Canny算子 canny_img = cv2.Canny(image, 100, 200) return canny_img # Sobel算子 def sobel_edge_detection(image): # 使用OpenCV内置的Sobel算子 sobelx = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5) ...
Sobel算子依然是一种过滤器,只是其是带有方向的。在OpenCV-Python中,使用Sobel的算子的函数原型如下:1 dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]) 参数解释:前四个是必须的参数:dst 表示输出的边缘图,其大小和通道数与输入图像相同 src 表示需要处理的图像...
边缘检测的算法包含 Prewitt、Sobel、Laplacian 和 Canny。 人在图像识别上具有难以置信的能力,可以在几毫秒内处理图像,确定图像的边缘、图像内物体的位置和标签。研究者让计算机模拟人检测图像的边缘,是在图像中找到变化明显的区域,也就是像素明显变化的点或区域。
Updated Dec 6, 2022 Python fzehracetin / sobel-edge-detection-in-c Star 3 Code Issues Pull requests This is small image processing project which can read&write pgm images in C language and applies sobel edge detection on them. c pgm image-processing sobel sobel-gradient pgm-reader pgm...
GPUImage的Sobel边界检测滤镜是GPUImageSobelEdgeDetectionFilter。GPUImageSobelEdgeDetectionFilter继承GPUImageTwoPassFilter,由两个滤镜组成,分别是黑白滤镜和边界检测滤镜。首先是把输入的图像变成亮度图,再由边界检测的滤镜转换成边界图。GPUImageSobelEdgeDetectionFilter对外的属性有三个,分别是:texelWidth:边界检测时八方...
# 定义 Sobel 卷积核sobel_x=cv2.Sobel(image,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)sobel_y=cv2.Sobel(image,cv2.CV_64F,0,1,ksize=3)# 计算边缘强度sobel_edge=np.sqrt(sobel_x**2+sobel_y**2)sobel_edge=np.uint8(sobel_edge)# 显示结果cv2.imshow('Sobel Edge Detection',sobel_edge)cv2.waitKey(0)...