图像边缘检测是计算机视觉和图像处理中的重要任务,它用于检测图像中物体和区域之间的边缘和轮廓。在Python中,有多种方法可以进行图像边缘检测,本文将介绍一种常用的方法:Canny边缘检测算法。 二、常用边缘检测算法 2.1、Sobel算法 Sobel算法是一种基于卷积的边缘检测方法,通过计算图像的梯度来检测边缘。它使用两个卷积核,...
*第一个参数,输入图像,且需为单通道8位图像。 *第二个参数,输出的边缘图。 *第三个参数,第一个滞后性阈值。用于边缘连接。 *第四个参数,第二个滞后性阈值。用于控制强边缘的初始段,高低阈值比在2:1到3:1之间。 *第五个参数,表明应用sobel算子的孔径大小,默认值为3。 *第六个参数,bool类型L2gradient,一...
在Python中,我们可以使用OpenCV库来实现边缘检测,其中最常用的算法包括Sobel、Prewitt和Canny。 Sobel算法 Sobel算法通过计算图像的梯度来检测边缘。它使用两个3x3的卷积核分别对图像进行水平和垂直方向的滤波,然后计算这两个方向梯度的幅度,从而得到边缘强度。 Python代码实现: import cv2 import numpy as np import ...
1#***图像梯度算法-实际操作***开始2importcv234#显示图像函数5defcv_show(img,name):6cv2.imshow(name,img)7cv2.waitKey()8cv2.destroyAllWindows()910img = cv2.imread('lena.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)11cv_show(img,'img')1213#分别计算x和y14img = cv2.imread('lena.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCAL...
Python实现图像边缘检测算法 实现效果# 代码# Copy #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 from PIL import Image import numpy as np img_name = input("输入要处理的图片\n") # img_name = "t3.png" img = Image.open(img_name).convert("L") # 读图片并转化为灰度图 img.show() img_array...
边缘检测(垂直) 经过垂直边缘检测后,垂直方向的纹理更加清晰。 边缘检测(梯度模) 图像的梯度模的定义如下,它可以同时检测图像的水平和垂直方向的变化。 边缘检测(梯度方向角) 梯度方向定位为水平像素和垂直像素之比的反正切值,从我们分析的结果看,基于梯度方向的边缘检测结果难以直观的去理解。
提取图片的边缘信息是底层数字图像处理的基本任务之一。边缘信息对进一步提取高层语义信息有很大的影响。大部分边缘检测算法都是上个世纪的了,OpenCV的使用的算法是 Canny 边缘检测算法,大概是在 1986 年由 John F. Canny 提出了,似乎说明边缘检测算法的研究已经到达了瓶颈期。跟人眼系统相比... ...
基于Python OpenCV的图像算法研究 - 图像处理 使用说明 ⚡运行本项目代码前请执行以下命令安装所依赖的库 pip install pipenv git clone git@github.com:kangvcar/kkimage.git cd kkimage pipenv install ⚡main.py文件中项目中的各个功能模块包含详细的说明,各个函数功能高度解耦可独立运行,获取完整版60+种图像处...
图像边缘检测算法种类繁多,本文系统梳理了图像边缘检测算法,并都附上了Python实战代码加深理解,便于二次开发。 惊觉,一个优质的创作社区和技术社区,在这里,用户每天都可以在这里找到技术世界的头条内容。讨论编程、设计、硬件、游戏等令人激动的话题。本网站取自:横
Python实现:高斯滤波 均值滤波 中值滤波 Canny(边缘检测)PCA主成分分析 直方图规定化 Mean_Shift(文末附上整合这些函数的可视化界面并且已做打包处理) 1.高斯滤波(以下函数所有的图片路径为方便前来copy的同学,修改这里全设置为绝对路径,卷积核大小和其他参数按照自己需求改) ...