，可使角点的精度达到亚像素级别。...，需要角点坐标达到亚像素（subPixel）精度。...这时，我们则需要使用cv::cornerSubPix()对检测到的角点作进一步的优化计算，可使角点的精度达到亚像素级别。...原理解析 在亚像素级精度的角点检测算法中，一种方法是从亚像素角点到周围像素点的矢量应垂直于图像的灰度梯度这个观察事实得到的，通过最小化误差函数的迭代方法来获得亚像素级精度的坐标值。...corners 检测到的角点，即是输入也是输出。 winSize 计算亚像素角点时考虑的区域的大小，大小为NXN; N=(winSize*2+1)。
但是获取的角点坐标是整数，但是通常情况下，角点的真实位置并不一定在整数像素位置，因此为了获取更为精确的角点位置坐标，需要角点坐标达到亚像素（subPixel）精度。 1....OpenCV源代码分析 OpenCV中有cornerSubPixel（）这个API函数用来针对初始的整数角点坐标进行亚像素精度的优化，该函数原型如下： void cv::cornerSubPix(...接下来就是针对每个初始角点，按照上述公式，逐个进行迭代求取亚像素角点，代码如下。 ...① 代码中CI2为本次迭代获取的亚像素角点位置，CI为上次迭代获取的亚像素角点位置，CT是初始的整数角点位置。 ...③停止迭代后，需要再次判断最终的亚像素角点位置和初始整数角点之间的差异，如果差值大于设定窗口尺寸的一半，则说明最小二乘计算中收敛性不好，丢弃计算得到的亚像素角点，仍然使用初始的整数角点。
从20世纪70年代起就有不少专家提出了一些有效的亚像素边缘定位的方法,如插值法、灰度矩法和一些组合的算法等。...本文在前辈的基础上描述一种图像亚像素边缘检测方法,用Sobel算子和多边形逼近的方法实现亚像素级边缘定位。 1....亚像素的边缘提取 在进行直线以及圆弧基元的分割的前提，是要将亚像素的边缘提取出来，这一部分内容，我们可以先提取像素级的边缘，在利用拟合曲面来提取亚像素的边缘。...这里就利用形态学细化，方便后续亚像素的提取，细化后的结果如下图所示。 ?...利用梯度图像中边缘点的梯度方向，而亚像素级的最大值无非就是在梯度方向所在的直线上，利用曲面拟合，以及拟合后曲面和直线的交线，在求出交线的极值，就可以得到该点的亚像素表示。
动机 在计算机视觉领域，经常需要检测极值位置，比如SIFT关键点检测、模板匹配获得最大响应位置、统计直方图峰值位置、边缘检测等等，有时只需要像素精度就可以，有时则需要亚像素精度。...本文尝试总结几种常用的一维离散数据极值检测方法，几个算法主要来自论文《A Comparison of Algorithms for Subpixel Peak Detection》，加上自己的理解和推导...image.png 总结 这些数值极值检测方法均是先获取观测极值x及其邻域信息，然后综合邻域信息在各自的模型假设下通过插值估计出极值位置。
前言 前面我们学习了Harris角点检测还有Shi-Tomasi角点检测等，如果我们要对有点的精度有更高的要求，就需要用到了亚像素级角点检测。...其实在实际应用中可以看到，几乎所有的角点不会是一个真正的准确像素点。比如说我们得到的角点是（80，20），但是实际上是（80.223，20.789）。...亚像素定位方法 插值方法 基说图像矩计算 曲线拟合方法 -（高斯曲面、多项式、椭圆曲面） 在OpenCV中已经为我们提供了一个亚像素定位取值的函数了。 视频演示效果 ?...可以看到红色是我们原来用SHi-Toamsi角点检测出来的点，蓝色是用的亚像素检测出来的点会有小小的偏差，说明亚像素的点更精确一些，再看看命令行输出的我们的点的坐标，大部分都是带有小数的 ?
即一阶求边缘，二阶不仅检测出边缘还可检测出弱边缘（纹理） **（源码资源****有常（注意目前是有常哦）私我vx:xdsqczkyqs713，源码（带GUI，GUI是用户界面的意思）40圆， 加一份课设报告...看下边这张盗图： 哦，原来梯度方向与边缘方向满足左手定则（掌心对图像，大拇指指向边缘方向，四指则是梯度方向），也就是说通过计算出的某个像素点的梯度方向我们可以得到该位置的边缘方向。...在每一点上，领域中心 x 与沿着其对应的梯度方向（由θ的值确定）的两个像素相比，若中心像素为最大值，则保留，否则中心置0，这样可以抑制非极大值，保留局部梯度最大的点，以得到细化的边缘。...所有边缘都应被找到，且没有伪响应。 2、边缘点应该被很好地定位。已定位的边缘必须尽可能接近真实边缘。 3、单一的边缘点响应。这意味在仅存一个单一边缘点的位置，检测器不应指出多个像素边缘。...（赢者通吃），甚至检测出的边缘更细，更加符合实际。
亚像素级角点检测的位置摄像机标定，跟踪并重建摄像机的轨迹或者重建被跟踪目标的三维结构时，是一个基本的测量值。...下面是将角点位置精确到亚像素精度的过程： 个向量与其正交的向量的点积为0，角点满足上图所示情况。其中（a）点p附近的图像是均匀的，其梯度为0；（b）边缘的梯度与沿边缘方向的q-p向量正交。...亚像素级角点检测：使用 cornerSubPix函数计算角点的精确位置。...下面是将角点位置精确到亚像素精度的过程： 个向量与其正交的向量的点积为0，角点满足上图所示情况。其中（a）点p附近的图像是均匀的，其梯度为0；（b）边缘的梯度与沿边缘方向的q-p向量正交。...亚像素级角点检测： 使用 cornerSubPix函数计算角点的精确位置。
目标 Canny边缘检测的简单概念 OpenCV函数：cv2.Canny() 教程 Canny边缘检测方法常被誉为边缘检测的最优方法，废话不多说，先看个例子： import cv2 import numpy...Canny边缘检测 Canny边缘提取的具体步骤如下： 1，使用5×5高斯滤波消除噪声： 边缘检测本身属于锐化操作，对噪点比较敏感，所以需要进行平滑处理。...4，滞后阈值： 经过前面三步，就只剩下0和可能的边缘梯度值了，为了最终确定下来，需要设定高低阈值： 像素点的值大于最高阈值，那肯定是边缘（上图A） 同理像素值小于最低阈值，那肯定不是边缘 像素值介于两者之间...先阈值分割后检测 其实很多情况下，阈值分割后再检测边缘，效果会更好： _, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU...接口文档 cv2.Canny() 引用 本节源码 Canny Edge Detection Canny 边缘检测 Canny J .
OpenCV 边缘检测 Canny算子 Canny 边缘检测算子，其算法步骤大体如下： 1) 用高斯滤波器对输入图像做平滑处理 (大小为 5x5 的高斯核) ?...角度方向近似为四个可能值，即 0, 45, 90, 135 3) 对图像的梯度强度进行非极大抑制 可看做边缘细化：只有候选边缘点被保留，其余的点被移除 4) 利用双阈值检测和连接边缘 若候选边缘点大于上阈值...，则被保留；小于下阈值，则被舍弃；处于二者之间，须视其所连接的像素点，大于上阈值则被保留，反之舍弃 OpenCV 中，Canny 函数如下： void cv::Canny ( InputArray...Laplace算子 索贝尔算子 (Sobel) 和拉普拉斯算子 (Laplace) 都是用来对图像进行边缘检测的，不同之处在于，前者是求一阶导，后者是求二阶导。 ?...因此，对于 Sobel 和 Scharr 函数，通常各自求其 x 和 y 方向的导数，然后通过加权来进行边缘检测。
其中OpenCV提供了许多边缘检测滤波函数，这些滤波函数都会将非边缘区域转为黑色，将边缘区域转为白色或其他饱和的颜色。 不过这些滤波函数都很容易将噪声错误地识别为边缘，所以需要进行模糊处理。...低通滤波器，在像素与周围像素的亮度差值小于一个特定值时，平滑该像素的亮度，主要用于去噪和模糊化。 边缘检测则是使用OpenCV的Canny函数实现，算法虽然很复杂，但是代码却很简单。...5个步骤，使用高斯滤波器对图像去噪、计算梯度、在边缘上使用非最大抑制(NMS)、在检测到的边缘上使用双(double)阈值去除阳性(false positive)、分析所有的边缘及其连接，保留真正的边缘并消除不明显的边缘...下面就来实现一下「跳一跳」的边缘检测，得以获取方块的中心位置。 / 01 / 边缘检测 Canny边缘检测代码如下。...下面是原图像灰度图和边缘检测图像。 ? 接下来，通过边缘检测图像找到方块的第一个顶点(上顶点)。
边缘算法检测。注意事项：前提是你配置好了opencv，如何配置请看我之前发过的文章。...cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY); // // 均值滤波 // blur(gray, gray, Size(3, 3)); // // 边缘检测
Canny边缘检测是一种非常流行的边缘检测算法，是John Canny在1986年提出的。它是一个多阶段的算法，即由多个步骤构成。...我们知道梯度算子可以用于增强图像，本质上是通过增强边缘轮廓来实现的，也就是说是可以检测到边缘的。但是，它们受噪声的影响都很大。...将有多个像素宽的边缘变成一个单像素宽的边缘。即“胖边缘”变成“瘦边缘”。 第四步，双阈值筛选。...通过非极大值抑制后，仍然有很多的可能边缘点，进一步的设置一个双阈值，即低阈值（low），高阈值（high）。灰度变化大于high的，设置为强边缘像素，低于low的，剔除。...在low和high之间的设置为弱边缘。进一步判断，如果其领域内有强边缘像素，保留，如果没有，剔除。
首先，阈值分割+形态学处理，将包含边缘部分图像进行抠图 然后使用canny滤波器进行边缘检测 如下图红、绿双线 ? 将凸起部分平滑掉，细节如下右图 ?...计算待检测边缘上的点到平滑后边缘的距离，超过一定阈值公差即为缺陷 如下图 ?...缺陷检测关键代码 *选择待检测边缘 select_obj(UnionContours, ObjectSelected, Index) *平滑边缘 smooth_contours_xld...:=[] *用于保存缺陷边缘Y坐标 flawPtsY :=[] *得到待检测边缘点坐标 get_contour_xld(ObjectSelected,...Row2, Col2) *待检测边缘上点到平滑边缘的距离 tuple_length(Row2, Length) for Index1 := 0 to Length-
首先看一下流程，然后再看一下各个步骤的输出与最终结果。本例是基于OpenMV实现演示与导出。
微软的 ClearType 技术通过控制亚像素来使得文本显示更为清晰。本文代理了解 Windows 系统上的文本是如何通过亚像素控制使得显示更为清晰的。...如何显示清晰的线条 像素内的 RGB 在开始显示线条之前，我们来看看显示器如何显示一个像素。下图是我放大的一个像素内的灯管。这是一种主流显示器上像素内的 RGB 排列。...由于此时灯管亮起的依然是硬边缘，所以依然清晰。 要控制这样亮起灯管，我们需要在左边像素显示白色，右边像素显示红色。...文本的亚像素控制 由于文本的显示不像简单图形显示可以随意选取起点，文本因为图形非常复杂，为了保持文本形状不至于变形太多，任何位置开始显示一个像素的起点都是可能的，所以文本需要更多地选择借用左右像素的相邻灯管...在这张图中，果字最中间的竖线，借用了左侧像素的蓝色灯管，借用了右侧像素的红色和绿色灯管。横线的最右边，借用了右侧像素的红色灯管。其他像素以此类推。
Canny边缘检测算法的处理流程 Canny边缘检测算法可以分为以下5个步骤： 1) 使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声。 2) 计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。...双阈值检测 在施加非极大值抑制之后，剩余的像素可以更准确地表示图像中的实际边缘。然而，仍然存在由于噪声和颜色变化引起的一些边缘像素。...如果边缘像素的梯度值高于高阈值，则将其标记为强边缘像素；如果边缘像素的梯度值小于高阈值并且大于低阈值，则将其标记为弱边缘像素；如果边缘像素的梯度值小于低阈值，则会被抑制。...双阈值检测的伪代码描写如下： 3.5 抑制孤立低阈值点 到目前为止，被划分为强边缘的像素点已经被确定为边缘，因为它们是从图像中的真实边缘中提取出来的。...通常，由真实边缘引起的弱边缘像素将连接到强边缘像素，而噪声响应未连接。为了跟踪边缘连接，通过查看弱边缘像素及其8个邻域像素，只要其中一个为强边缘像素，则该弱边缘点就可以保留为真实的边缘。
正文 | 内容 介绍 python像素贪吃蛇小游戏，可以通过上下左右键控制蛇头转向,点击回车键开始游戏。...02 — 【一条蛇】 """功能：python像素贪吃蛇作者：程序源代码时间：2020-07-15"""# 导入相关模块与函数import randomimport pygameimport sysfrom...480WindowTypeface = pygame.font.SysFont('Calibri.ttf', 25) # 创建Typeface对象并设置字体和字号pygame.display.set_caption('像素贪吃蛇...Speed = Speed + 0.2 else: del RetroSnakerCoords[-1] # 去除贪吃蛇的尾段 # 侦测贪吃蛇是否触碰到窗口边缘或自身
图像中存在很多物体拐角，本文记录像素级角点检测算法 Harris 和 Shi Tomasi。 角点简介 在现实世界中，角点对应于物体的拐角，道路的十字路口、丁字路口等。...从图像分析的角度来定义角点可以有以下两种定义： 角点可以是两个边缘的角点； 角点是邻域内具有两个主方向的特征点； 一提到角点检测，最常用的方法莫过于Harris角点检测，opencv 中也提供了 Harris...角点检测的接口，即cornerHarris()，但是 Harris 角点检测存在很多缺陷（如角点是像素级别的，速度较慢等），opencv 中有另一个功能更为强大的函数— goodFeaturesToTrack...但是，该函数检测到的角点依然是像素级别的。 角点检测基本原理 人眼对角点的识别通常是在一个局部的小区域或小窗口完成的。...goodFeaturesToTrack()与亚像素提取cornerSubPix()原理详解 文章链接： https://www.zywvvd.com/notes/study/image-processing
在边缘高亮效果中我提到过两种方法, 各有优缺点吧 图像空间域的边缘检测效果比较好, 中间没有多余的线条....实际使用时可以根据W值(不用Z深度)来画出远近粗细一样的线条 这次提到的基于法线的方法, 其实跟2D的空间域边缘检测很相似, 如果要求结果是绘制物体的线条图而不仅仅是一个边缘轮廓时, 它就派上用场了....(还是要用PS去算, 实际使用时要注意性能问题) 基本的渲染流程(2 pass): 第一个pass用于生成法线图到一张RenderTarget上, 第二个pass跟据这张法线图来做边缘检测....1.0f)); } 注意法线图的格式是浮点数格式, 我用的是D3DFMT_A16B16G16R16F(因为法线有负值, 你也可以自己压缩到[0,1]再解开) 有了这张法线图就很好办了, 对每个像素计算它与周围像素的法线夹角余弦值的和..., 再取反(1-degree), 这样就能计算出来边缘了 依据就是边缘处的法线夹角比较大, 余弦值更接近0甚至为负值. .sampler TexNormal; float2 fInverseViewportDimensions
在边缘高亮效果中我提到过两种方法, 各有优缺点吧 图像空间域的边缘检测效果比较好, 中间没有多余的线条....实际使用时可以根据W值(不用Z深度)来画出远近粗细一样的线条 这次提到的基于法线的方法, 其实跟2D的空间域边缘检测很相似, 如果要求结果是绘制物体的线条图而不仅仅是一个边缘轮廓时, 它就派上用场了....(还是要用PS去算, 实际使用时要注意性能问题) 基本的渲染流程(2 pass): 第一个pass用于生成法线图到一张RenderTarget上, 第二个pass跟据这张法线图来做边缘检测....), 1.0f)); } 注意法线图的格式是浮点数格式, 我用的是D3DFMT_A16B16G16R16F(因为法线有负值, 你也可以自己压缩到[0,1]再解开) 有了这张法线图就很好办了, 对每个像素计算它与周围像素的法线夹角余弦值的和..., 再取反(1-degree), 这样就能计算出来边缘了 依据就是边缘处的法线夹角比较大, 余弦值更接近0甚至为负值. sampler TexNormal; float2 fInverseViewportDimensions
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