Sobel 算子很容易在空间上实现,边缘检测效果较好,且受噪声的影响也较小。邻域增大抗噪性会更好,但计算量也会增大,得出的边缘也会相应变粗。Sobel算子会检测出许多伪边缘,边缘定位精度不够高,在精度要求不高时是一种较常用的边缘检测方法。 三、Prewitt 边缘检测算子 Prewitt 边缘检测算子模板如下: 图像中的每个像...
从垂直边缘检测中可以得到的启发是,因为使用3×3的矩阵(过滤器) 所以垂直边缘是一个3×3的区域 左边是明亮的像素,中间的并不需要考虑,右边是深色像素 在这个6×6图像的中间部分,明亮的像素在左边,深色的像素在右边 就被视为一个垂直边缘 卷积运算提供了一个方便的方法来发现图像中的垂直边缘 相似的,水平边缘过...
delayed# 这个函数完成具体的边缘检测,并且把黑白进行转换,即255转换为0,0转换为255defget_image(gray,a,b):return255-cv2.Canny(gray,a,b)defget_gray(fpath):# 读取图片img=cv2.imread(fpath)height,width=img.shape[:2]height,width=224,400# 转换大小img=cv2.resize(img,(width,height))...
gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY)returngray imgs_root=Path(f'imgs')# a,b是opencv边缘检测算法的参数,这里随便选取两个看上去还不错的 a,b=10,40# 输出目录 os.makedirs(f'bin_imgs',exist_ok=True)defconvert(inpath,outpath):img=get_image(get_gray(inpath),10,40)cv2.imwrite(outpath...
Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算子,它通过计算图像中每个像素点的梯度幅值和方向来检测边缘。Sobel算子分为水平和垂直两个方向的算子,分别对应图像在水平和垂直方向上的边缘。 两者的不同之处在于: 1. Canny边缘检测算法是一个完整的边缘检测算法,包括多个步骤,可以得到更准确的边缘结果,而Sobel算子只是其中的一...
基于边缘计算的目标检测与识别算法,可以将数据处理和识别任务分配到设备或者服务器上,提高识别准确率和实时性。 边缘计算的目标检测与识别算法,包括以下几个步骤:首先,通过传感器和摄像头采集数据,将数据传输到设备或者服务器上;然后,通过目标检测算法,识别出图像中的目标物体;接着,使用图像识别算法,对目标物体进行分类...
Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算子,它通过计算图像中每个像素点的梯度幅值和方向来检测边缘。Sobel算子分为水平和垂直两个方向的算子,分别对应图像在水平和垂直方向上的边缘。 两者的不同之处在于: 1. Canny边缘检测算法是一个完整的边缘检测算法,包括多个步骤,可以得到更准确的边缘结果,而Sobel算子只是其中的一...
Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算子,它通过计算图像中每个像素点的梯度幅值和方向来检测边缘。Sobel算子分为水平和垂直两个方向的算子,分别对应图像在水平和垂直方向上的边缘。 两者的不同之处在于: 1. Canny边缘检测算法是一个完整的边缘检测算法,包括多个步骤,可以得到更准确的边缘结果,而Sobel算子只是其中的一...
Canny方法不容易受噪声干扰,能够检测到真正的弱边缘。优点在于,使用两种不同的阈值分别检测强边缘和弱边缘,并且当弱边缘和强边缘相连时,才将弱边缘包含在输出图像中。 Canny边缘检测算法可以分为以下5个步骤: 1)使用高斯滤波器,以平滑图像,滤除噪声。 2)计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。 3)应用非极大值(...
Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算子,它通过计算图像中每个像素点的梯度幅值和方向来检测边缘。Sobel算子分为水平和垂直两个方向的算子,分别对应图像在水平和垂直方向上的边缘。 两者的不同之处在于: 1. Canny边缘检测算法是一个完整的边缘检测算法,包括多个步骤,可以得到更准确的边缘结果,而Sobel算子只是其中的一...