title: "Python实现图像边缘检测算法" date: 2018-06-12T17:06:53+08:00 tags: ["图形学"] categories: ["python"] 实现效果 代码 #!/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") #

本文学习利用python学习边缘检测的滤波器,首先读入的图片代码如下: import cv2 from pylab import * saber = cv2.imread("construction.jpg") saber = cv2.cvtColor(saber,cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(saber) plt.axis("off") plt.show() 图片如下: 边缘检测是图像处理和计算机视觉的基本问题,边缘检测的目的是标识数

CSharpGL(24)用ComputeShader实现一个简单的图像边缘检测功能 效果图 这是红宝书里的例子,在这个例子中,下述功能全部登场,因此这个例子可作为使用Compute Shader的典型示例. ★用imageLoad从纹理中读取数据.★ ★用imageStore将数据写入纹理.★ ★用vertex/fragment shader显示出compute shader的计算结果.★ 下面是3个测试用例. 下载 CSharpGL已在GitHub开源,欢迎对OpenGL有兴趣的同学加入(ht

图像边缘检测--OpenCV之cvCanny函数 分类: C/C++ void cvCanny( const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1, double threshold2, int aperture_size=3 ); image单通道输入图像.edges单通道存储边缘的输出图像threshold1第一个阈值threshold2第二个阈值aperture_sizeSobel 算子内核大小 (见 cvSobel). 函数 cvCa

1.边缘检测基础 图像的边缘是图像的基本特征,边缘点是灰度阶跃变化的像素点,即灰度值的导数较大或极大的地方,边缘检测是图像识别的第一步.用图像的一阶微分和二阶微分来增强图像的灰度跳变,而边缘也就是灰度变化的地方.因此,这些传统的一阶微分算子如Robert.Sobel.prewitt等,以及二阶微分算子Laplacian等等本质上都是可以用于检测边缘的.这些算子都可以称为边缘检测算子. 边缘检测可以大幅度的减少数据量,剔除那些不相关的信息,保留图像重要的结构属性,一般的边缘检测的步骤有: 1)滤波

一设计功能 计算得到的dxy,再通过和阈值比较大小,输出po_sum作为VGA的输入,在显示器器上显示图像的轮廓. 二设计思路 根据前一篇博客对sobel算法的介绍,先通过FIFO的双流水线操作采集到三行三列的九个数,再得到dx  和dy,再求dx 和dy的绝对值和给Dxy,最后把Dxy 和阈值比较大小得到输出po_sum. (一)双FIFO的流水线操做 根据FIFO的时序图:写的读写控制代码如下 注意在实际过程中加一个wr_cnt来计算数据的个数.一般先设置一个FIFOIP核,再自己写一个控制

我是一名初学者,如果你发现文中有错误,请留言告诉我,谢谢 如果需要检测到图像里面的边缘,首先我们需要知道边缘处具有什么特征. 对于一幅灰度图像来说,边缘两边的灰度值肯定不相同,这样我们才能分辨出哪里是边缘,哪里不是. 因此,如果我们需要检测一个灰度图像的边缘,我们需要找出哪里的灰度变化最大.显然,灰度变化越大,对比度越强,边缘就越明显. 那么问题来了,我们怎么知道哪里灰度变化大,哪里灰度变化小呢? 导数,梯度,边缘信息 在数学中,与变化率有关的就是导数. 如果灰度图像的像素是连续的(实际不是),

边缘是图像最基本的特征,其在计算机视觉.图像分析等应用中起着重要的作用,这是因为图像的边缘包含了用于识别的有用信息,是图像分析和模式识别的主要特征提取手段. 1.何为“图像边缘”? 在图像中,“边缘”指的是临界的意思.一幅图像的“临界”表示为图像上亮度显著变化的地方,边缘指的是一个区域的结束,也是另一个区域的开始.“边缘点”指的是图像中具有坐标[x,y],且处在强度显著变化的位置上的点. 2.如何表示边缘检测? 在数学上,用导数来表示改变的快慢.基于此,有许多方法用于边缘检测,他们绝大部分可以划

引言 图像视频处理等多媒体领域是FPGA应用的最主要的方面之一,边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题,所以也是最常用的,随着数据量的不断增加以及对实时性的要求,一般软件已经不能满足实际需要,这时,就需要专门的硬件来实现加速.本小节就实现一个简单的sobel边缘检测加速器,为了便于对比,我们还编写对应的软件算法. 1,基本思想与算法 Sobel检测法通过一个叫做卷积的过程来估计每个像素点每个方向上的导数值.把中心像素点和离它最近的八个像素点每个乘以一个系数后相加.该系数通常用一个 的卷积表(

no display name and no $DISPLAY environment variable ============================ @Neil's answer is one (perfectly valid!) way of doing it, but you can also simply call matplotlib.use('Agg') before importing matplotlib.pyplot, and then continue as no

本文主要内容是实现图像的边缘检测功能 目录 mif文件的制作 调用 ip 核生成rom以及在 questasim 仿真注意问题 灰度处理 均值滤波:重点是3*3 像素阵列的生成 sobel边缘检测 图片的显示 结果展示 mif文件的制作 受资源限制,将图片像素定为 160 * 120,将图片数据制成 mif 文件,对 rom ip 核进行初始化.mif文件的制作方法网上有好多办法,因此就不再叙述了,重点说mif文件的格式. 1.mif文件的格式为: WIDTH= ; //数据位宽 DEPTH=

原始图片: 降噪后的图片 实现代码: # coding:utf-8 import sys, os from PIL import Image, ImageDraw # 二值数组 t2val = {} def twoValue(image, G): for y in xrange(0, image.size[1]): for x in xrange(0, image.size[0]): g = image.getpixel((x, y)) if g > G: t2val[(x, y)] = 1 e

目录: 1,过程感慨: 2,运行环境: 3,准备工作: 4,编译 .so 5,遇到的关键问题及其解决方法 6,实现效果截图. (原创:转载声明出处:http://www.cnblogs.com/linguanh/) 1,过程感慨(想直接看教程,请跳过此部分) 在写具体内容之前,我先说下我搞这个东西的过程,由于导师之前说过要搞个图像匹配的androi APP,具体就是匹配前后两张图片的相似度,类似 安卓5.0 引入的刷脸解锁. 当时觉得,要实现这样一个东西,肯定没现成的API 可供使用,第一时间想

目录: 1,过程感慨: 2,运行环境: 3,准备工作: 4,编译 .so 5,遇到的关键问题及其解决方法 6,实现效果截图. ------------------------------------------------------------------------ (原创:转载声明出处:http://www.cnblogs.com/linguanh/) 1,过程感慨(想直接看教程,请跳过此部分) 在写具体内容之前,我先说下我搞这个东西的过程,由于导师之前说过要搞个图像匹配的androi A

在循环语句中画出多个subplot图像代码如下 http://jonathansoma.com/lede/data-studio/classes/small-multiples/long-explanation-of-using-plt-subplots-to-create-small-multiples/ https://www.howtobuildsoftware.com/index.php/how-do/mww/python-loops-matplotlib-subplot-subplot

摘要:图像锐化和边缘提取技术可以消除图像中的噪声,提取图像信息中用来表征图像的一些变量,为图像识别提供基础. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 十七.图像锐化与边缘检测之Roberts算子.Prewitt算子.Sobel算子和Laplacian算>,作者: eastmount . 由于收集图像数据的器件或传输数图像的通道的存在一些质量缺陷,文物图像时间久远,或者受一些其他外界因素.动态不稳定抓取图像的影响,使得图像存在模糊和有噪声的情况,从而影响到图像识别工作的开展.这时需要开展

原文地址:http://blog.csdn.net/sunny2038/article/details/9057415 转载请详细注明原作者及出处,谢谢! 本文是OpenCV  2 Computer Vision Application Programming Cookbook读书笔记的第一篇.在笔记中将以Python语言改写每章的代码. PythonOpenCV的配置这里就不介绍了. 注意,现在OpenCV for Python就是通过NumPy进行绑定的.所以在使用时必须掌握一些NumPy的

Roberts边缘检测算子:根据一对互相垂直方向上的差分可用来计算梯度的原理,采用对角线方向相邻两像素之差. 小波变换的方法比较适用于展现夹带在正常信号中的瞬间反常现象,具有方向敏感性.所以可以边缘检测. Roberts边缘检测算子: clear; I=imread('D:\文件及下载相关\图片\gray2.png'); I=rgb2gray(I); grayPic=mat2gray(I); [m,n]=size(grayPic); newGrayPic=grayPic; robertsNum=

写在之前 从去年開始关注python这个软件,途中间间断断看与学过一些关于python的东西.感觉python确实是一个简单优美.easy上手的脚本编程语言,众多的第三方库使得python异常的强大.能够处理很多不同的问题,同一时候它的很多开源免费的库使得python的使用也是十分的广泛. 在科学计算.数据处理与图像领域,自己以前一直在使用matlab.感觉matlab也是一个语言优美.简单方便的编程语言,都说matlab与python在某些领域是非常类似的,确实是这样,就科学计算.数据处理上真

1.图像锐化理论基础 1.锐化的概念 图像锐化的目的是使模糊的图像变得清晰起来,主要用于增强图像的灰度跳变部分,这一点与图像平滑对灰度跳变的抑制正好相反.而且从算子可以看出来,平滑是基于对图像领域的加权求和或者说积分运算的,而锐化则是通过其逆运算导数(梯度)或者说有限差分来实现的. 2.图像的一阶微分和二阶微分的性质 图像的锐化也就是增强图像的突变部分,那么我们也就对图像的恒定区域中,突变的开始点与结束点(台阶和斜坡突变)及沿着灰度斜坡处的微分的性质.微分是对函数局部变化率的一种表示,那么对于一