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

霍夫变换——直线检测 考古debug,其实很久之前就解决的bug......一直忘记过来改文章....欸 =============================原文================================== 此处膜拜大神(学到很多):http://blog.csdn.net/jia20003/article/details/7724530 这个博客更了很多图像处理算法的底层实现解析,都很详细易懂,先mark ========================我是分割线

参考大佬博文:blog.csdn.net/jia20003/article/details/7724530 lps-683.iteye.com/blog/2254368 openCV里有两个函数(比较常用)处理霍夫变换直线检测,有什么区别呢. CvHoughLine:是用于标准的霍夫变换方法 CvHoughLine2:可以使用三种霍夫变换的方法,分别是标准霍夫变换(SHT).多尺度标准霍夫变换(MSHT).累计概率霍夫变换(PPHT). 函数原型: CvSeq* cvHoughLines2( C

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

PS:好久没更新,因为期末到了,拼命复习中.复习久了觉得枯燥,玩玩儿霍夫变换直线检测 霍夫变换的基本原理不难,即便是初中生也很容易理解(至少在直线检测上是这样子的). 霍夫变换直线检测的基本原理:(不配图了,自己在白纸上画画,理解更深刻) 一步一步来: 1.在白纸上画出一个直角坐标系,任意给出一个点: 2.那么,对于点(x0,y0),经过这个点的直线必定满足y0=k*x0+b, 其中k是直线的斜率,b是直线的截距: 3.上式可以化成b=y0-k*x0,  可以看作是以-x0为斜率,以y0为截距,

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py

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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

简介: 1.霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法.主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等).最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段). 2.Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上,根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解,那么这个解就对应着要寻找的几何形状的参数(比如说直线,那么就会得到直线的斜率k与常熟b,圆就会得到圆心与半径等等) 3.霍夫线变

 Python+OpenCV图像处理—— 直线检测 直线检测理论知识: 1.霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法.主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等).最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段). 2.Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上,根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解,那么这个解就对应着要寻找的几何形状的参数(比如说直线,那么就会得

霍夫直线变换介绍 Hough Line Transform用来做直线检测 前提条件 – 边缘检测已经完成 平面空间到极坐标空间转换 对于任意一条直线上的所有点来说,变换到极坐标中,从[0~360]空间,可以得到r的大小 属于同一条直线上点在极坐标空(r, theta)必然在一个点上有最强的信号出现,根据此反算到平面坐标中就可以得到直线上各点的像素坐标.从而得到直线. 标准的霍夫变换 cv::HoughLines从平面坐标转换到霍夫空间,最终输出是 表示极坐标空间 霍夫变换直线概率 cv::Hou

霍夫直线变换介绍 霍夫圆检测 现实中: example import cv2 as cv import numpy as np # 关于霍夫变换的相关知识可以看看这个博客:https://blog.csdn.net/kbccs/article/details/79641887 def line_detection(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) edges = cv.Canny(gray, 50, 150, apertur

目录: (一)原理 (二)代码(标准霍夫线变换,统计概率霍夫线变换) (一)原理 1.霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法.主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等).最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段). 2.Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上,根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解,那么这个解就对应着要寻找的几何形状的参数(比如说直线,

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

opencv直线检测在c#.Android和ios下的实现方法 本文为作者原创,未经允许,不得转载 :原文由作者发表在博客园:http://www.cnblogs.com/panxiaochun/p/5512142.html c#实现方法 LineSegment2D[][] lines = rgbRect.HoughLines(10, 150, 10, (Math.PI), 10, 0, 50); for (int i = 0; i < lines[0].Length; i++) { rgbIm

canny canny的目标有3个 低错误率 检测出的边缘都是真正的边缘 定位良好 边缘上的像素点与真正的边缘上的像素点距离应该最小 最小响应 边缘只能标识一次,噪声不应该标注为边缘 canny分几步 滤掉噪声 比如高斯滤波 计算梯度 比如用索贝尔算子算出梯度 非极大值抑制 上一步算出来的边缘可能比较粗糙,假设边缘是一条很细的线的话,上面处理完的结果你可以理解为得到一条比较粗的线条,所谓非极大值抑制,就是要在局部像素点中找到变换最剧烈的一个点,这样就得到了更细的边缘. 双阈值检测和连接边缘 前面

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; void hough_linesp_demo(); int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("f:/images/qq/tline.png"); //Mat src = imread("f:/images/qq/

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

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