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

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

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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

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

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

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

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

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

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

开源中国. #@date: 2014-06-20 #@author: gerui #@email: forgerui@gmail.com 一.一阶微分边缘算子 1. 一阶微分边缘检测算子也称梯度边缘算子. 2. 梯度的模值大小提供了边缘的强度信息,梯度的方向提供了边缘趋势信息,因为梯度方向始终是垂直于边缘的方向. 3. 用有限差分进行梯度近似. 二.二阶微分边缘算子 1. 二阶微分边缘检测算子,它是利用图像在边缘处的阶跃性导致图像二阶微分在边缘处出现零值这一特性进行检测. 2. 二阶微分算子对噪

不同图像灰度不同,边界处一般会有明显的边缘,利用此特征可以分割图像.需要说明的是:边缘和物体间的边界并不等同,边缘指的是图像中像素的值有突变的地方,而物体间的边界指的是现实场景中的存在于物体之间的边界.有可能有边缘的地方并非边界,也有可能边界的地方并无边缘,因为现实世界中的物体是三维的,而图像只具有二维信息,从三维到二维的投影成像不可避免的会丢失一部分信息:另外,成像过程中的光照和噪声也是不可避免的重要因素.正是因为这些原因,基于边缘的图像分割仍然是当前图像研究中的世界级难题,目前研究者正在试图

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

Canny边缘检测也是一种边缘检测方法,本文介绍了Canny边缘检测的函数及其使用方法,并利用emgucv方法将轮廓检测解算的结果与原文进行比较. 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.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. Canny 边缘检测的数学原理和算法实现这里就不再了,有兴趣的读者可以查阅专业书籍. 一.概述(若果不想看,可以略过.转自:<C

图像边缘信息主要集中在高频段,通常说图像锐化或检测边缘,实质就是高频滤波.我们知道微分运算是求信号的变化率,具有加强高频分量的作用.在空域运算中来说,对图像的锐化就是计算微分.由于数字图像的离散信号,微分运算就变成计算差分或梯度.图像处理中有多种边缘检测(梯度)算子,常用的包括普通一阶差分,Robert算子(交叉差分),Sobel算子等等,是基于寻找梯度强度.拉普拉斯算子(二阶差分)是基于过零点检测.通过计算梯度,设置阀值,得到边缘图像. Canny边缘检测算子是一种多级检测算法.1986年由J

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

3种边缘检測算子 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. %20\nabla%20f(x,y)=\begin{pmatrix}G_x%20\\%20G_y\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}%20\frac{\partial%20f}{x}%20\\%20\frac{\partial%20f}{y}%

1.原理 图象边缘就是图像颜色快速变化的位置,对于灰度图像来说,也就是灰度值有明显变化的位置.图像边缘信息主要集中在高频段,图像锐化或检测边缘实质就是高通滤波.数值微分可以求变化率,在图像上离散值求梯度,图像处理中有多种边缘检测(梯度)算子,常用的包括普通一阶差分,Robert算子(交叉差分),Sobel算子,二阶拉普拉斯算子等等,是基于寻找梯度强度. Canny 边缘检测算法是John F. Canny 于1986年开发出来的一个多级边缘检测算法,也被很多人认为是边缘检测的 最优算法, 最优边

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

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