canny 最好.但是容易把噪点误判为边界.sobel prewitt log 效果差不多.prewitt比sobel 去噪效果好.roberts马马虎虎.适合什么图片那得看图片的噪点情况,一般canny 算子是最好的.边缘检测算子一阶的有Roberts Cross算子,Prewitt算子,Sobel算子,Canny算子, Krisch算子,罗盘算子:而二阶的还有Marr-Hildreth,在梯度方向的二阶导数过零点.Roberts算子一种利用局部差分算子寻找边缘的算子,分别为4领域的坐标,且是

Canny是常用的边缘检测方法,其特点是试图将独立边的候选像素拼装成轮廓. John Canny于1986年提出Canny算子,它与Marr(LoG)边缘检测方法类似,也属于是先平滑后求导数的方法. John Canny研究了最优边缘检测方法所需的特性,给出了评价边缘检测性能优劣的三个指标: 1.好的信噪比,即将非边缘点判定为边缘点的概率要低,将边缘点判为非边缘点的概率要低: 2.高的定位性能,即检测出的边缘点要尽可能在实际边缘的中心: 3. 对单一边缘仅有唯一响应,即单个边缘产生多个响应的概率

http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901 本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylif

本篇文章中,我们将一起学习OpenCV中边缘检测的各种算子和滤波器——Canny算子,Sobel算子,Laplace算子以及Scharr滤波器.文章中包含了五个浅墨为大家准备的详细注释的博文配套源代码.在介绍四块知识点的时候分别一个,以及最后的综合示例中的一个.文章末尾提供配套源代码的下载. **** 给大家分享一个OpenCv中写代码是节约时间的小常识.其实OpenCv中,不用nameWindow,直接imshow就可以显示出窗口.大家看下文的示例代码就可以发现,浅墨在写代码的时候并没有用na

1.canny算子 Canny边缘检测算子是John F.Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法.更为重要的是 Canny 创立了边缘检测计算理论(Computational theory ofedge detection),解释了这项技术是如何工作的.Canny边缘检测算法以Canny的名字命名,被很多人推崇为当今最优的边缘检测的算法. 其中,Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法,让我们看一下最优边缘检测的三个主要评价标准: 1.低错误率: 标识出尽可能多的实际边缘

1. Canny介绍 Canny算子与Marr(LoG)边缘检测方法类似,也属于是先平滑后求导数的方法.John Canny研究了最优边缘检测方法所需的特性,给出了评价边缘检测性能优劣的三个指标: 1  好的信噪比,即将非边缘点判定为边缘点的概率要低,将边缘点判为非边缘点的概率要低: 2  高的定位性能,即检测出的边缘点要尽可能在实际边缘的中心: 3  对单一边缘仅有唯一响应,即单个边缘产生多个响应的概率要低,并且虚假响应边缘应该得到最大抑制. 2. Canny检测实现过程 第一步:灰度化  第

在该文将介绍基本的几种应用于边缘检测的滤波器,首先我们读入saber用来做为示例的图像 #读入图像代码,在此之前应当引入必要的opencv matplotlib numpy saber = cv2.imread("saber.png") saber = cv2.cvtColor(saber,cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(saber) plt.axis("off") plt.show() 使用上图作为滤波器使用的图形 Roberts 交叉

前提:各种算子不完全区分好坏,但根据我实际操作分析得到,有的算子之间效果大相径庭,但有的也很相似,也就是各有各的用法,这里按 Sobel.Laplace.canny三种算子作比较,看其结果: 一.  Sobel.Laplace.canny边缘提取() Sobel算子边缘提取 注释:gray 灰度转换后的图像,前面省略了一部灰度转换的步骤,后面代码会补上 1,表示x方向的差分阶数,1或0------------------------------>如果只写一个1,代表x方向提取--->1,0 1

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中,我们将一起学习Ope

Canny边缘检测算子是John F. Canny于1986年开发出来的一个多级边缘检测算法.更为重要的是Canny创立了“边缘检测计算理论”(computational theory of edge detection)解释这项技术如何工作. Canny的目标是找到一个最优的边缘检测算法,最优边缘检测的含义是: 好的检测 - 算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘. 好的定位 - 标识出的边缘要与实际图像中的实际边缘尽可能接近. 最小响应 - 图像中的边缘只能标识一次,并且可能存在的图像雜訊

1. cv2.Canny(src, thresh1, thresh2) 进行canny边缘检测 参数说明: src表示输入的图片, thresh1表示最小阈值,thresh2表示最大阈值,用于进一步删选边缘信息 Canny边缘检测步骤: 第一步:使用高斯滤波器进行滤波,去除噪音点 第二步:使用sobel算子,计算出每个点的梯度大小和梯度方向 第三步:使用非极大值抑制(只有最大的保留),消除边缘检测带来的杂散效应 第四步:应用双阈值,来确定真实和潜在的边缘 第五步:通过抑制弱边缘来完成最终的边缘检

sobel算子一文说了,索贝尔算子是模拟一阶求导,导数越大的地方说明变换越剧烈,越有可能是边缘. 那如果继续对f'(t)求导呢? 可以发现"边缘处"的二阶导数=0. 我们可以利用这一特性去寻找图像的边缘. 注意有一个问题,二阶求导为0的位置也可能是无意义的位置 拉普拉斯算子推导过程 以x方向求解为例: 一阶差分:f'(x) = f(x) - f(x - 1) 二阶差分:f''(x) = f'(x+1) - f'(x) = (f(x + 1) - f(x)) - (f(x) - f(x

>_<" 边缘检测代码:

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

1.canny边缘检测 # coding=utf-8 import cv2 import numpy as np filename = 'woman.JPEG' #读入图像,以灰度格式 img = cv2.imread(filename) gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) canny1 = cv2.Canny(img,200,300) #200:最小阈值 300:最大阈值 #灰度梯度高于maxVal被认为是边界 #低于minVal抛弃 cv2

过程: 1.      彩色图像转换为灰度图像    2.      对图像进行高斯模糊    3.      计算图像梯度,根据梯度计算图像边缘幅值与角度(这里其实用到了微分边缘检测算子来计算梯度幅值方向) 求x,y两个方向的梯度 求幅值与角度 4.      非最大信号压制处理(边缘细化) 也就是把角度分成4个值 得到角度之后,比较中心像素角度上相邻两个像素,如果中心像素小于其中任意一个,则舍弃该边缘像素点,否则保留. 5.      双阈值边缘连接处理 双阈值选择与边缘连接方法通过假设两个

sobel算子 - sophia_hxw - 博客园http://www.cnblogs.com/sophia-hxw/p/6088035.html #1,个人理解 网上查了很多资料,都说sobel算子是用来检测边缘的,分别给了两个方向上的卷积核,然后说明做法,就说这就是sobel算子.对于我个人来说,还有很多不明白的地方,所以理清下思路. #2,边缘.边界和sobel算子 这个可以自己去google或者百度找定义,边缘和边界不一样,两者没有必然联系也并非毫无联系.因为现实世界的三维空间映射到图

第一章 环境搭建: 1.  环境变量path 添加  D:\Program Files\opencv\build\x86\vc11\bin 2.  VS在VC++项目中,属性管理器\属性. VC++目录  包含目录: D:\Program Files\opencv\build\include D:\Program Files\opencv\build\include\opencv D:\Program Files\opencv\build\include\opencv2 库目录:  D:\Pro

概述 非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS),顾名思义就是抑制不是极大值的元素,可以理解为局部最大搜索.这个局部代表的是一个邻域,邻域有两个参数可变,一是邻域的维数,二是邻域的大小.这里不讨论通用的NMS算法(参考论文<Efficient Non-Maximum Suppression>对1维和2维数据的NMS实现),而是用于目标检测中提取分数最高的窗口的.例如在行人检测中,滑动窗口经提取特征,经分类器分类识别后,每个窗口都会得到一个分数.但是滑动窗口会导致很多

转自:https://www.cnblogs.com/makefile/p/nms.html 概述 非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS),顾名思义就是抑制不是极大值的元素,可以理解为局部最大搜索.这个局部代表的是一个邻域,邻域有两个参数可变,一是邻域的维数,二是邻域的大小.这里不讨论通用的NMS算法(参考论文<Efficient Non-Maximum Suppression>对1维和2维数据的NMS实现),而是用于目标检测中提取分数最高的窗口的.例如在行人检

非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS)   概述 非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS),顾名思义就是抑制不是极大值的元素,可以理解为局部最大搜索.这个局部代表的是一个邻域,邻域有两个参数可变,一是邻域的维数,二是邻域的大小.这里不讨论通用的NMS算法(参考论文<Efficient Non-Maximum Suppression>对1维和2维数据的NMS实现),而是用于目标检测中提取分数最高的窗口的.例如在行人检测中,滑动窗口经提