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

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

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

#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

边缘检测: 一.canny算子 Canny边缘检测根据对信噪比与定位乘积进行测度,得到最优化逼近算子,也就是Canny算子.类似与 LoG 边缘检测方法,也属于先平滑后求导数的方法. 二.canny算法描述 1.首先进行高斯平滑滤波: 2.然后计算像素点的梯度(利用sobel算子) 3.计算幅值和夹角 4.非极大值抑制(NMS)幅值和夹角,如下图所示,就是比较梯度方向前后像素梯度的大小. 上图中左右图:g1.g2.g3.g4都代表像素点,很明显它们是c的八领域中的4个,左图中c点是我们需要判断的

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

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

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

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

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

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)

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

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

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. findCountours 转载于http://blog.sina.com.cn/s/blog_7155fb1a0101a90h.html findContours函数,这个函数的原型为: <span style="font-family:Times New Roman;">void findContours( InputOutputArray image, OutputArrayOfArrayscontours, OutputArray hierarchy, int