基于纹理边缘抑制的轮廓和边界检测(Contour and Boundary Detection) kezunhai@gmail.com http://blog.csdn.net/kezunhai 一幅复杂的自然场景图像中包含丰富的信息,视觉不可能对空间中的每一点赋予相同的关注程度.对人类视觉系统的实验表明:图像中的轮廓特征特别重要,它们在保留关于物体的边界有用的结构信息的同时,极大地降低了数据量,从而简化了信息的表达形式,使视觉能对各种瞬息万变的输入可以及时有效地处理.在很多情况下,根据画出了的…

基于纹理的图片检索及demo(未启动)…

轮廓发现(find contour) 轮廓发现是基于图像边缘提取的基础寻找对象轮廓的方法. 所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓发现结果 //发现轮廓 cv::findContours( InputOutputArray binImg, // 输入图像,非0的像素被看成1,0的像素值保持不变,8-bit OutputArrayOfArrays contours, // 全部发现的轮廓对象 OutputArray, hierachy // 图该的拓扑结构,可选,该轮廓发现算法正是基于图像拓扑结构实…

表面瑕疵检测是机器视觉领域非常重要的一个应用.机器视觉是集光学.机电和计算机三个领域的一门不算新的技术.但目前表面瑕疵检测在学界主要是计算机专业或者控制专业瞄准图像处理方向在做,而视觉光学系统这一块主要是光学工程专业在做.很少有研究者把这三块都结合的很好,而国内做这机器视觉(注意是机器视觉 不是计算机视觉)基本上都是小公司. 软件这一块就不说了,国内的整体软件环境不好.据我所知,日本.德国和美国在机器视觉方面有很多相对成熟的软件.中国农业大学的陈兵旗教授在留日期间弄过很多机器视觉方面的农业机器人…

摘  要: 针对目前常用的运动目标提取易受到噪声影响.易出现阴影和误检漏检等情况,提出了一种基于Sobel算子的彩色边缘图像检测和帧差分相结合的检测方法.首先用Sobel算子提取视频流中连续4帧图像的彩色边缘图像,然后将边缘图像进行隔帧差分相与,提取出较精确的运动目标边缘轮廓.提取的轮廓经过一系列的形态学操作填充,可得到完整的运动目标.实验结果表明,该方法对运动目标边缘轮廓提取准确,抗噪 摘  要: 针对目前常用的运动目标提取易受到噪声影响.易出现阴影和误检漏检等情况,提出了一种基于Sobel算…

原文链接 项目中有三个,第一个是全局内存,其余两个分别是基于1d和2d纹理内存.项目打包下载. 纹理内存是只读内存,与常量内存相同的是,纹理内存也缓存在芯片中,因此某些情况下,它能减少对内存的请求并提供更高效的内存宽带.纹理内存专门为那些内存访问模式中存在大量空间局部性的图形应用程序而设计的.在某个计算应用程序中,这意味着一个线程读取的位置可能与邻近线程读取的位置“非常接近”.纹理缓存为了加速访问不连续的地址而设计的. 温度计算的内存访问模式中存在着巨大的内存空间局部性,这种访问模式可以用GPU…

一.本文目的 以前的文档中.详细的介绍了FreeType开源字体引擎库的基础知识.基本用法.但并未详细的阐明在TurboCG中.是如何解析出一个文字的轮廓的,本文集中阐述.怎么样使用FreeType开源字体引擎库.读取一个文字的轮廓.获取轮廓关键点(控制点)之后,解析这些关键点:并使用Qt作为辅助GUI接口.绘制出字体的轮廓. 本文虽然集中讲解文字轮廓处理.但为了完整性,也会介绍怎么初始化字体库等等,通过本文的学习.读者能够快速的了解到使用FreeType的步骤流程,并能够使用FreeType进…

1 图像二维熵 ​图像二维熵作为一种特征评价尺度能够反映出整个图像所含平均信息量的高低,熵值(H)越大则代表图像所包含的信息越多,反之熵值(H)越小,则图像包含的信息越少.对于图像信息量,可以简单地认为图像的边缘信息越多则图像的信息量越大. 2 信号丢失检测 2.1 画面对比 ​由于信号丢失所产生的画面大部分均由简单的纯色或少色的人造图像,再加上"信号丢失"提示信息所构成,因此信号丢失画面的信息量与正常图像相比较低.例如: 上图所示的信号丢失画面由黑色屏幕加上信号丢失提示组成,画面简单…

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann…

图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分,该区域的灰度剖面一般能够看作是一个阶跃,既从一个灰度值在非常小的缓冲区域内急剧变化到还有一个灰度相差较大的灰度值.图象的边缘部分集中了图象的大部分信息,图象边缘的确定与提取对于整个图象场景的识别与理解是非常重要的,同一时候也是图象切割所依赖的重要特征,边缘检測主要是图象的灰度变化的度量.检測和定位,自从1959提出边缘检測以来,经过五十多年的发展,已有很多中不同的边缘检測方法.依据作者的理解和实践,本文对边缘检測的原理进行了描写叙述,在此基础上着重对…