這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了OpenCV 入門(mén)教程：Laplacian算子和Canny邊緣檢測(cè)。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請(qǐng)大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問(wèn)。
邊緣檢測(cè)在圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中起著重要的作用。 Laplacian 算子和 Canny 邊緣檢測(cè)是兩種常用的邊緣檢測(cè)方法，它們能夠幫助我們準(zhǔn)確地檢測(cè)圖像中的邊緣信息。 OpenCV 提供了這文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-539986.html
文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-539986.html
到了這里，關(guān)于OpenCV 入門(mén)教程：Laplacian算子和Canny邊緣檢測(cè)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
本文來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿，該文觀點(diǎn)僅代表作者本人，不代表本站立場(chǎng)。本站僅提供信息存儲(chǔ)空間服務(wù)，不擁有所有權(quán)，不承擔(dān)相關(guān)法律責(zé)任。如若轉(zhuǎn)載，請(qǐng)注明出處： 如若內(nèi)容造成侵權(quán)/違法違規(guī)/事實(shí)不符，請(qǐng)點(diǎn)擊違法舉報(bào)進(jìn)行投訴反饋，一經(jīng)查實(shí)，立即刪除！
目錄 介紹 拉普拉斯算子的作用 拉普拉斯算子的原理 使用OpenCV實(shí)現(xiàn)拉普拉斯算子 完整代碼展示 結(jié)論 拉普拉斯算子是一種常用于圖像處理的邊緣檢測(cè)技術(shù)，它有助于識(shí)別圖像中的邊緣和紋理特征。本文將深入探討拉普拉斯算子的原理，以及如何使用OpenCV實(shí)現(xiàn)它。 ???????
Roberts算子即交叉微分算子，是基于交叉差分的梯度算子。此算法通過(guò)局部差分來(lái)計(jì)算檢測(cè)圖像的邊緣線條，對(duì)噪聲敏感。 Roberts 交叉微分算子分別為主對(duì)角線和副對(duì)角線方向的算子，有兩個(gè)2*2的濾波算子組成： 對(duì)于圖像而言，如果im表示圖像像素矩陣，則可以如下計(jì)算（i,
目錄 前言： 1、邊緣檢測(cè) 1.1 Laplacian邊緣檢測(cè) ?1.2 Sobel邊緣檢測(cè) ?1.3 Canny邊緣檢測(cè) 2、圖像輪廓 2.1 查找輪廓 ?2.2 繪制輪廓 2.3 輪廓特征 3、霍夫變換 3.1 霍夫直線變換 ?3.2 霍夫圓變換 總結(jié)： 圖像的邊緣是指圖像中灰度值急劇變化的位置，邊緣檢測(cè)的目的是為了繪制邊緣線條。
一階導(dǎo)數(shù)、二階導(dǎo)數(shù)的邊緣算子雖然簡(jiǎn)單易用，但存在一些缺點(diǎn)。例如容易受噪聲影響，容易產(chǎn)生虛假邊緣。 John F. Canny 在 1986 年提出了 Canny 邊緣檢測(cè)算法。它是結(jié)合了梯度計(jì)算方法和非極大值抑制技術(shù)的一種邊緣檢測(cè)算法。該算法克服了之前的邊緣檢測(cè)算法在抑制噪聲和保
打印一個(gè)圖片可以做出一個(gè)函數(shù)： Canny是一個(gè)科學(xué)家在1986年寫(xiě)了一篇論文，所以用自己的名字來(lái)命名這個(gè)檢測(cè)算法，Canny邊緣檢測(cè)算法這里寫(xiě)了5步流程，會(huì)用到之前《openCV實(shí)戰(zhàn)-系列教程》的內(nèi)容。? 使用高斯濾波器，以平滑圖像，濾除噪聲。 計(jì)算圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的梯度強(qiáng)
作者：隊(duì)友調(diào)車(chē)我吹空調(diào) 日期：2023/05/17 版權(quán)：遵循CC 4.0 BY-SA版權(quán)協(xié)議 這里是后期的筆者，本文算是筆者的學(xué)習(xí)筆記，主要是在單片機(jī)中使用的，再者就是由于某些原因，筆者不想使用opencv，因此嘗試跟著原理手搓了這份代碼，筆者也盡力將代碼寫(xiě)到最簡(jiǎn)和效率最優(yōu)了。然而
在圖像處理中，梯度是指圖像中像素灰度變化的速率或幅度，我們先來(lái)看下面這張圖 假設(shè)我們想要計(jì)算出A點(diǎn)的梯度，我們可以發(fā)現(xiàn)A點(diǎn)位于邊緣點(diǎn)，A點(diǎn)左邊為黑色，右邊為白色，而計(jì)算圖像的梯度可以提取出圖像中的邊緣信息，我們常用的方法是使用 Sobel算子 或 Scharr算子
1、圖像中各種形狀的檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中非常常見(jiàn)的技術(shù)之一，特別是圖像中直線的檢測(cè)，圓的檢測(cè)，圖像邊緣的檢測(cè)等，下面將介紹如何快速檢測(cè)圖像邊緣。 2、邊緣是不同區(qū)域的分界線，是周?chē)ň植浚┫袼赜酗@著變化的像素的集合，有幅值與方向兩個(gè)屬性。這個(gè)不
? ? 邊緣檢測(cè)是一種將圖片中關(guān)鍵信息表現(xiàn)出來(lái)的一種圖片技術(shù)，它的結(jié)果并不是字面意思上的獲取圖片邊緣，而是將圖片有用的信息勾勒出來(lái)，類(lèi)似素描的結(jié)果，但是已經(jīng)去掉了很多信息。如下所示，一張?jiān)嫉膱D片是這樣的： ? ?? ? ? 通過(guò)邊緣檢測(cè)算法，我們最終得到
