本文摘录自<手机端运行卷积神经网络的一次实践 – 基于 TensorFlow 和 OpenCV 实现文档检测功能> 只截取感兴趣 的片段. . 一.边缘检测 1.传统边缘检测 Google 搜索 opencv scan document,是可以找到好几篇相关的教程的,这些教程里面的技术手段,也都大同小异,关键步骤就是调用 OpenCV 里面的两个函数,cv2.Canny() 和 cv2.findContours(). 看上去很容易就能实现出来,但是真实情况是,这些教程,仅仅是个 demo 演示

上一篇 <OpenCV 之 图像平滑> 中,提到的图像平滑,从信号处理的角度来看,实际上是一种“低通滤波器”. 本篇中,数字图像的边缘,因为通常都是像素值变化剧烈的区域 (“高频”),故可将边缘检测视为一种 “高通滤波器”. 现实图像中,对应于像素值变化剧烈的情况如下: 1) 深度的不连续 (物体处在不同的物平面上) 2) 表面方向的不连续 (例如,正方体的不同的两个面) 3) 物体材料不同 (光的反射系数也不同) 4) 场景中光照不同 (例如,有树荫的路面)   OpenCV 中,边缘检测常

推荐博文,博客.写得很好,给个赞. Reference Link : http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7829481 一阶导数法:梯度算子   对于左图,左侧的边是正的(由暗到亮),右侧的边是负的(由亮到暗).对于右图,结论相反.常数部分为零.用来检测边是否存在. 梯度算子 Gradient operators 函数f(x,y)在(x,y)处的梯度为一个向量: 计算这个向量的大小为: 梯度的方向角为: Sobel算子 sobel算

原文地址:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892176 原文地址:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892629 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可以看作是一个阶跃,既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另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

#include "core/core.hpp" #include "highgui/highgui.hpp" #include "imgproc/imgproc.hpp" #include "iostream" #include "cmath" using namespace std; using namespace cv; int main(int argc,char *argv[]) { Mat im

Canny算法介绍 五步 in cv::Canny 高斯模糊 - GaussianBlur 灰度转换 - cvtColor 计算梯度 – Sobel/Scharr 非最大信号抑制 高低阈值输出二值图像 Canny算法介绍-高低阈值输出二值图像 T1, T2为阈值, 凡是高于T2的都保留, 凡是小于T1都丢弃, 从高于T2的像素出发,凡是大于T1而且相互连接的,都保留. 最终得到一个输出二值图像. 推荐的高低阈值比值为 T2: T1 = :/:1其中T2为高阈值,T1为低阈值 Canny( Inp

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include <stdlib.h> #include <stdio.h> using namespace cv; /// 全局变量 Mat src, src_gray; Mat dst, detected_edges; ; int lowThreshold; ; ; ; char* w

主题列表:juejin, github, smartblue, cyanosis, channing-cyan, fancy, hydrogen, condensed-night-purple, greenwillow, v-green, vue-pro, healer-readable 贡献主题:https://github.com/xitu/juejin-markdown-themes theme: juejin highlight: 0 轮廓检测 轮廓检测,对我这样的初学者而言,与语义分割

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

1  基于阈值 1.1  基本原理 灰度阈值化,是最简单也是速度最快的一种图像分割方法,广泛应用在硬件图像处理领域 (例如,基于 FPGA 的实时图像处理). 假设输入图像为 f,输出图像为 g,则经过阈值化处理的公式如下: $\quad g(i, j) = \begin{cases} 1 & \text{当 f(i, j) ≥ T 时} \\0 & \text{当 f(i, j) < T 时} \\ \end{cases} $ 也即,遍历图像中的所有像素,当像素值 f (i, j)

以前的博文大部分都写的非常详细,有很多分析过程,不过写起来确实很累人,一般一篇好的文章要整理个三四天,但是,时间越来越紧张,后续的一些算法可能就以随记的方式,把实现过程的一些比较容易出错和有价值的细节部分加以描述,并且可能需要对算法本身有一定了解的朋友才能明白我所描述的一些过程了. 那这个系列的开篇,我们以Canny边缘检测算法为头吧. 相关参考资料: 1.Canny边缘检测算法的实现. 2.OpenCV(五)——超细节的Canny原理及算法实现 3.OpenCV 之 边缘检测 4.Opencv

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

第一部分 快速上手OpenCV 第1 章 邂逅OpenCV 图像处理.计算机视觉与OpenCV OpenCV 概述 起源及发展 应用概述 .2OpenCV 基本架构分析 .3OpenCV3 带来了什么 项目架构的改变 将OpenCV2 代码升级到OpenCV3 报错时的一些策略 .4OpenCV 的下载.安装与配置 预准备:下载和安装集成开发环境 第一步:下载和安装OpenCV SDK 第二步:配置环境变量 第三步:工程包含(include)目录的配置 第四步:工程库(lib)目录的配置 第五步

前面我们针对 SVG 的解析和绘制做了介绍,SVG 是图片的一种形式,而另一种很重要的图片是:位图,包括 png.jpeg.bmp 等格式.位图的基本规则是,组成的基本元素是像素点,由宽度 * 高度个像素组成,每个像素存储了一个点的颜色和位置信息,颜色信息可以是 ARGB.RGBA.BGR 或 YUV 等组成.在手绘视频中,位图也是一种很重要的表现形式,因为我们在网上下载的图片,或者自己拍摄的照片,都是位图形式,我们可以用它来做成相册类型的视频等等.下面看一个用户使用来画Pro制作的视频中的截图

概述 Microsoft Tech Summit 2018 微软技术暨生态大会将于10月24日至27日在上海世博中心举行,这也会是国内举办的最后一届 Tech Summit,2019 年开始会以 Microsoft Ignite Tour 的形式出现,大家可以在官网查看本次会议信息:https://www.microsoft.com/china/techsummit/2018/ 今年非常荣幸最终入选了分会场课程,我会在 27日下午5点给大家带来 “利用 Windows 新特性开发出更好的手绘视频

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/52857657 把前段时间自己整理的一个关于卷积神经网络应用于图像语义分割的PPT整理发布在本篇博客内,由于部分内容还在研究或发表过程中,就只上传PPT前两部分的内容. 今天给大家介绍卷积神经网络在图像语义分割上的一些方法和应用. PPT的目录包括,语义分割的简单介绍,然后介绍一些我的研究和具体的应用,最后简单说一下我最近的一些研究工作.

1. 第三部分 掌握 imgproc 组件 第六章 图像处理 6.1.线性滤波: Pdf.P170 Pdf.P171 平滑处理(smoothing)(模糊处理(bluring))-- 使用频率很高 -- 用途:较少图像上的 噪点 / 失真.降低分辨率时,平滑处理是非常好用的方法. 图像滤波,指在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制. 消除图像中的噪声成分 叫做 图像的 平滑化 / 滤波操作.... 因此 一个能降低高频成分的滤波器就能够减弱噪声的影响. 图像滤波 目的两个:(1)

Canny边缘检测 图像的边缘检测的原理是检测出图像中所有灰度值变化较大的点,而且这些点连接起来就构成了若干线条,这些线条就可以称为图像的边缘函数原型:     void cvCanny(       const CvArr* image,              //第一个参数表示输入图像,必须为单通道灰度图      CvArr* edges,                      //第二个参数表示输出的边缘图像,为单通道黑白图      double threshold1,    

OpenCV图像处理篇之边缘检测算子 转载: http://xiahouzuoxin.github.io/notes/ 3种边缘检测算子 一阶导数的梯度算子 高斯拉普拉斯算子 Canny算子 OpenCV中相关源码 试试身手 3种边缘检测算子 灰度或结构等信息的突变位置是图像的边缘,图像的边缘有幅度和方向属性,沿边缘方向像素变化缓慢,垂直边缘方向像素变化剧烈.因此,边缘上的变化能通过梯度计算出来. 一阶导数的梯度算子 对于二维的图像,梯度定义为一个向量, Gx对于x方向的梯度,Gy对应y方向的梯

原创文章,欢迎转载,转载请注明出处 想实现人脸识别,车辆识别,车牌识别.一般我们可不是读硬盘里面的视频文件的,都是直接从摄像头读取视频流然后直接识别的.所以读取摄像头的视频流这是基础...OpenCV对读取摄像头的视频流提供了一个相当简单的函数,又着实让我惊喜了一把.哈.. cvCreateCameraCapture,这个函数就是用来打开视频流的,一看和学习2里面的cvCreateFileCapture非常像,对,用法也一样..同样返回的是CvCapture*指针,后面的就和学习2播放视频一样了