一般的边缘检测算法用一个阀值来滤除噪声或颜色变化引起的小的梯度值，而保留大的梯度值。Canny算法应用双阀值，即一个高阀值和一个低阀值来区分边缘像素。如果边缘像素点梯度值大于高阀值，则被认为是强边缘点。如果边缘梯度值小于高阀值，大于低阀值，则标记为弱边缘点。小于低阀值的点则被抑制掉。
本文以Dalsa sherlock软件为例，一起来了解一下视觉检测中平滑模糊的图像处理方法。
hello，大家好！今天给大家分享一个最近在做的一个项目，是基于美图的一个专利进行复现的。
之前吃串串火锅，老板数竹签不是称重就是用手慢慢数，但是称重似乎总是得不到正确的竹签数目，而且容易暗箱操作；而慢慢数总是要等待比较长的时间，感觉两者对处理数竹签的问题都存在比较大的缺陷。因此，一款可以数竹签的应用因此产生，一下就弥补了两种处理方式所存在的缺陷。
目前深度学习在图像上有了突破性的发展，但是传统的图像处理算法在特定的场景下还是有很多应用的，今天我将分享在CT图像上来进行肺分割，并通过Opencv来实现。
在数字图像中，各像素点的亮度或色彩信息，即每个像素点的取值称为灰度，一幅图像所包含的灰度总数称为灰度级。
Canny Edge Detection是一种流行的边缘检测算法。它由John F. Canny发明，这是一个多阶段算法，我们将经历每个阶段。
图像处理算法是应用于数字图像的一系列技术和方法，旨在改善图像的质量、提取图像中的信息或实现特定的图像处理任务。图像处理算法在计算机视觉、图像识别、医学影像、计算摄影等领域具有广泛的应用。
本文将利用opencv实现对复杂场景下车道线的实时检测；所使用的图像处理方法主要是在读取图片的基础上，进行多种边缘检测，然后对不同的检测结果进行融合以提取出道路图像，去除其他噪声。然后对提取的连通区域进行判断，找寻最大连通区域最终定为提取的道路。然后根据提取的道路图像，再次利用边缘检测，提取车道线信息，然后利用透视变换将视角变成俯视图，其中透视变换矩阵的四个点由提取道路图像的角点组成。然后对俯视图进行滑动窗口多项式拟合画出车道线，并显示图片和保存成视频！文末附源码。
（1）爱鱼 https://www.cnblogs.com/mightycode/p/6394810.html
1.直方图：一幅图像由不同灰度值的像素组成，图像中灰度的分布情况是该图像的一个重要特征。图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况，能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少。图像的灰度直方图是灰度级的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数：其中，横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频率。
手背静脉识别技术作为一种全新的特征识别技术，相比于传统的生物识别技术（如指纹识别）具有许多明显的优势，然而对于该技术的研究尚处于刚刚起步阶段，使用计算机来直接进行静脉识别与身份匹配仍然较为困难，为了方便后续特征识别，提高静脉识别的准确度和优越性，有必要对获取的静脉图像进行一系列处理，得到静脉的骨架结构。 题目主要要求为： 1.对采集图像进行背景去除，取得手背部分； 2.计算采集手背的质心并提取手背有效区域； 3.提取手背静脉走势； 4.对提取的静脉进行细化处理，去除毛刺； 5.改进算法，提高程序的通用性和适普性； 6.在图像分割上尝试不同的方法，并比较结果的好坏。
在前面的文章中，已经分享过肺部气管分割案例，当时是采用区域生长方法来实现气管分割的，今天我将分享另外一种方法来对肺部气管分割并生成三维模型的案例。
小波函数有：haar小波函数、Daubechies小波函数、Biorthogo小波函数等，可以根据实际情况调用
边缘可以认为是图像中一定数量点亮度发生变化的地方，边缘检测大体上就是计算这个亮度变化的导数，依据导数的大小，判断亮度变化大小，从而界定目标与背景。在经典的边缘检测算法中Roberts算子，Prewitt算子，Sobel算子属于一阶差分算子，LoG算子，Canny算子属于二阶差分算子。一阶差分算子，就是求图像灰度变化曲线的导数，从而可以突出图像中的对象边缘，而二阶差分算子，求图像灰度变化导数的导数，对图像中灰度变化强烈的地方很敏感，从而可以突出图像的纹理结构。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）
来源丨https://davidsteccieblog.blogspot.com/2017/10/removing-watermarks.html?view=flipcard 翻译整理丨OpenCV与
Watershed Algorithm(分水岭算法)，顾名思义，就是根据分水岭的构成来考虑图像的分割。现实中我们可以或者说可以想象有山有湖的景象，那么那一定是水绕 山，山围水的情形。当然在需要的时候，要人工构筑分水岭，以防集水盆之间的互相穿透。而区分高山（plateaus）与水的界线，以及湖与湖之间的间隔或 都是连通的关系，就是我们可爱的分水岭（watershed）。
如果我们环顾房间，我们会看到大量的物体，每一个都很容易区分，并有自己独特的边缘。我们区分物体的先天能力部分来自于我们的视觉系统检测边缘的能力。检测边缘是视觉的一项基本任务，尽管没有它我们不会完全失明，但以前区分物体的简单任务将变得非常具有挑战性。电脑也是类似的，计算机要检测物体，首先需要识别边缘。
Canny 边缘检测是一种使用多级边缘检测算法检测边缘的方法。1986 年，John F. Canny 发 表了著名的论文 A Computational Approach to Edge Detection，在该论文中详述了如何进行边缘 检测。
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。对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边缘检测是一种流行的边缘检测算法。它是由John F. Canny在2006年开发的。
在这篇文章中，我们将会通过使用之前学习过的OpenCV的知识，比如：高斯模糊，灰度操作，边缘检测，二值化操作等。如果之前没有接触过，可以通过之前专栏的文章了解。
令 f ( x , y ) 表 示 数 据 （ 输 入 源 数 据 ） ， G ( x , y ) 表 示 二 维 高 斯 函 数 （ 卷 积 操 作 数 ） ， f s ( x , y ) 令f(x,y)表示数据（输入源数据），G(x,y)表示二维高斯函数（卷积操作数），f_s(x,y) 令f(x,y)表示数据（输入源数据），G(x,y)表示二维高斯函数（卷积操作数），fs(x,y)为卷积平滑后的图像。 G ( x , y ) = 1 2 π σ 2 e − ( x 2 + y 2 ) 2 σ 2 G(x,y)=\frac{1}{2\pi\sigma^2}e^\frac{-(x^2+y^2)}{2\sigma^2} G(x,y)=2πσ21e2σ2−(x2+y2) f s ( x , y ) = f ( x , y ) ∗ G ( x , y ) f_s(x,y)=f(x,y)\ast G(x,y) fs(x,y)=f(x,y)∗G(x,y)
不记得是怎么接触并最终研究这个课题的了，认识我的人都知道我是没有固定的研究对象的，一切看运气和当时的兴趣。本来研究完了就放在那里了，一直比较懒的去做总结，但是想一想似乎在网络上就没有看到关于这个方面的资料，能搜索到的都是一些关于matlab相关函数的应用，决定还是抽空趁自己对这个算法还有点记忆的时候写点东西吧，毕竟这个算法还有一些应用是值得回味和研究的。而且也具有一定的工程价值。
图像分割（二） 之基于边缘分割 所谓边缘是指图像中两个不同区域的边界线上连续的像素点的集合，是图像局部特征不连续的反应，体现了灰度、颜色、纹理等图像特性的突变。通常情况下，基于边缘的分割方法是指基于灰度值的边缘检测，它是建立在边缘灰度值会呈现出阶跃型或屋顶型变化这一观测基础上的方法。 阶跃型边缘两边像素点的灰度值存在着明显的差异，而屋顶型边缘则位于灰度值上升或下降的转折处。正是基于这一特性，可以使用微分算子进行边缘检测，即使用一阶导数的极值与二阶导数的过零点来确定百鸟园，具体实现时可以使用图像与模板进行卷积
在本教程中，我们将学习如何使用Python语言执行图像处理。我们不会局限于单个库或框架；但是，我们将最常使用的是Open CV库。我们将先讨论一些图像处理，然后再继续介绍可以方便使用图像处理的不同应用程序/场景。
今天将分享气道树分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
在本文中，将学习如何使用Python语言进行图像处理，我们不会局限于一个单独的库或框架，然而，有一个库的使用率将会是最高的，那就是OpenCV。我们一开始会讨论一些图像处理，然后继续探讨不同的应用/场景，也就是图像处理的用武之地。开始吧!
图像预处理算法的好坏直接关系到后续图像处理的效果，如图像分割、目标识别、边缘提取等，为了获取高质量的数字图像，很多时候都需要对图像进行降噪处理，尽可能的保持原始信息完整性（即主要特征）的同时，又能够去除信号中无用的信息。
来源：https://blog.csdn.net/dulingwen/article/details/104128503
今天将分享肺动脉分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
本节中最后介绍的边缘检测算法是Canny算法，该算法不容易受到噪声的影响，能够识别图像中的弱边缘和强边缘，并结合强弱边缘的位置关系，综和给出图像整体的边缘信息。Canny边缘检测算法是目前最优越的边缘检测算法之一，该方法的检测过程分为以下5个步骤：
本文简要介绍ACM MM 2022录用论文“Marior: Margin Removal and Iterative Content Rectification for Document Dewarping in the Wild”的主要工作。该论文针对现有的矫正方法只能在紧密裁剪的文档图像上获得较为理想的矫正效果这一不足，提出了一个新的矫正方法Marior。Marior采用渐进式的矫正方式来逐步提高矫正性能。具体而言：先利用分割结果进行环境边缘去除获得初步矫正结果，再通过预测偏移场迭代式地优化该初步结果。该方法在公开数据集上取得了SOTA的结果，矫正结果数据已开源。
常用的并行区域技术，它是图像分割中应用数量最多的一类。阈值分割方法实际上是输入图像f到输出图像g的如下变换：
函数原型：edge = cv2.Canny(image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient ]]])
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。
cv2.Canny()进行边缘检测，参数2、3表示最低、高阈值，下面来解释下具体原理。
Canny 边缘检测算法由计算机科学家 John F. Canny 于 1986 年提出的。其不仅提供了算法，还带来了一套边缘检测的理论，分阶段的解释如何实现边缘检测。Canny 检测算法包含下面几个阶段：
取值 含义 cv2.CHAIN_APPROX_NONE 存储了所有的轮廓点。也就是说，等高线的任意2个后续点(x1，y1)和(x2，y2)将是水平、垂直或对角线邻居，即 max (abs (x1-x2),abs (y2-y1)) = 1。 cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 压缩水平、垂直和对角线段，只留下它们的端点。例如，一个直立的矩形轮廓用 4 个点进行编码。 cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1 运用了 Teh-Chin 连锁近似演算法的一种 cv2.CHAIN_APPROX_TC89_KCOS 运用了 Teh-Chin 连锁近似演算法的一种
图像梯度计算的是图像变化的速度。对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大；相反，对于图像中比较平滑的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值也较小。一般情况下，图像梯度计算的是图像的边缘信息。
首先我们把所有图像看作矩阵。 模板一般是nxn（n通常是3、5、7、9等很小的奇数）的矩阵。模板运算基本思路：将原图像中某个像素的值，作为它本身灰度值和其相邻像素灰度值的函数。模板中有一个锚点（anchor point），通常是矩阵中心点，和原图像中待计算点对应；整个模板对应的区域，就是原图像中像素点的相邻区域。模板也称为核（kernel）。
该文介绍了CALTag技术，用于相机标定的高精度的自识别标记。CALTag是一种基于二进制图像的标记技术，通过在图像中嵌入小尺寸的矩形标记，使用自编码器来检测这些标记。该文详细介绍了CALTag的源码实现，包括灰度转换、二值化、形态学、连通区域标记、过滤连通区域、计算欧拉数等步骤。该文还提供了相应的参考论文和网站链接。
今天将分享CT图像中肺栓塞分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
在文本检测任务中，较少出现字符重合的情况（重合的字符人也认不出来啊），所以基于分割思想的文本检测算法也能得到很好的效果。
毕业设计完成于2012年，现阶段关于图像的东西都是走神经网络了，本文仅可以作为背景知识和简单的课程设计参考,本文另附一个MFC演示程序见文末下载链接
摘 要: 线结构光扫描是三维重建领域的关键技术。光条纹中心提取算法是决定线结构光三维重建精度以及光条纹轮廓定位准确性的重要因素。本文详细阐述了光条纹中心提取算法的理论基础及发展历程，将现有算法分为三类，传统光条纹中心提取算法、基于传统光条纹中心提取的改进算法、基于神经网络光条纹中心提取算法，并提出每一类算法的优势与不足。最后，对线结构光中心提取算法的发展提出展望，生产更高质量的线激光器，扩充基于神经网络的光条纹中心线检测模型的训练样本。
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