作者：黄浴 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/78051407 已授权转载，仅供学习分享，禁止二次转载 导读 边缘和轮廓的提取是一个非常棘手的工作，细节也许就会被过强的图像线条掩盖...边缘提取 • HED 整体嵌套边缘检测（Holistically-Nested Edge Detection，HED 是一个深度学习的边缘提取的算法，两个特色：（1）整体图像训练和预测; （2）多尺度、...轮廓提取 DeepEdge 以前大多使用纹理或显著性等低级特征来检测轮廓，而DeepEdge利用目标相关特征作为轮廓的高级线索检测。...边缘检测器提取候选轮廓点，然后在每个候选点周围，提取四个不同尺度的补丁，同时通过预训练的KNet五个卷积层。...测试时，从分叉子网络的分支计算的标量输出做平均，生成最终轮廓预测。 ? 如图给出部分实验结果：左到右依次为输入图像、Canny边缘检测器产生的候选点集合、非阈值预测、阈值预测和基础事实图。
图像边缘提取的基本思路是：如果一个像素的颜色值与周围像素足够接近（属于低频部分）则认为是图像背景或者内部，如果一个像素的颜色值与周围像素相差很大（属于高频部分）则认为是图像边缘。...在具体实现时，边缘提取有很多种方法，分别采用不同的卷积和，针对不同类型的边缘。下面代码的思路是：如果一个像素的颜色值与其右侧和下侧像素都足够接近则认为不是边缘，否则认为是边缘。..., (0,0,0)) for w in range(width-1): for h in range(height-1): #分别获取原始图像当前位置、下侧、右侧像素的颜色...)[:3] c2 = im.getpixel((w,h+1))[:3] c3 = im.getpixel((w+1,h))[:3] #如果足够接近，在空白图像中绘制白色...使用上面的代码提取出来的边缘： ?
q∈V，V={ , ,……}为连接的灰度值集合 连通： 若p,q∈T且存在一条由T中像素组成的从p到q的通路，则称p在T中与q连通。...，其分布如下表，试按表中规定直方图进行变换 图像平滑 目的：去除或衰减图像中噪声和假轮廓 方法分类：空域和频域方法 空域平滑法 4-邻域平均模板： 8-邻域平均模板： 加权平均模板： 模板使用步骤...一维信号锐化举例： 如图所示，采用了一阶导数和二阶导数提取轮廓边缘信息，一阶导数能力有限，只能近似逼近理想轮廓，而二阶导数效果更好一些。...梯度的幅度代表边缘的强度，其有下列三种计算方式： 为检测边缘点，可选取适当的阈值T，对梯度图像进行二值化 选择一张图片，查看各梯度提取的效果： Roberts梯度算子法（4点差分法） Roberts...LoG边缘检测算子定义为： 优点：先采用高斯算子对原图像进行平滑，再用Laplacian算子检测边缘，可克服Laplacian算子对噪声敏感的特点，减少噪声的影响。
①邻接 ②灰度值相近，即p∈V，q∈V，V={$v_1$,$v_2$ ,……}为连接的灰度值集合连通：若p,q∈T且存在一条由T中像素组成的从p到q的通路，则称p在T中与q连通。...，试按表中规定直方图进行变换图片图像平滑目的：去除或衰减图像中噪声和假轮廓方法分类：空域和频域方法空域平滑法4-邻域平均模板：图片8-邻域平均模板：图片加权平均模板：图片模板使用步骤：1.将模板在图中漫游...：图片如图所示，采用了一阶导数和二阶导数提取轮廓边缘信息，一阶导数能力有限，只能近似逼近理想轮廓，而二阶导数效果更好一些。...图片梯度的幅度代表边缘的强度，其有下列三种计算方式：图片为检测边缘点，可选取适当的阈值T，对梯度图像进行二值化图片选择一张图片，查看各梯度提取的效果：图片Roberts梯度算子法（4点差分法）Roberts...：图片优点：先采用高斯算子对原图像进行平滑，再用Laplacian算子检测边缘，可克服Laplacian算子对噪声敏感的特点，减少噪声的影响。
图像锐化和边缘提取技术可以消除图像中的噪声，提取图像信息中用来表征图像的一些变量，为图像识别提供基础。通常使用灰度差分法对图像的边缘、轮廓进行处理，将其凸显。...详细计算公式如下所示：（PS-下图参考自己的书和论文） 在Python中，Roberts算子主要通过Numpy定义模板，再调用OpenCV的filter2D()函数实现边缘提取。...，右边为Prewitt算子图像锐化提取的边缘轮廓，其效果图的边缘检测结果在水平方向和垂直方向均比Robert算子更加明显。...Sobel算子在Prewitt算子的基础上增加了权重的概念，认为相邻点的距离远近对当前像素点的影响是不同的，距离越近的像素点对应当前像素的影响越大，从而实现图像锐化并突出边缘轮廓。...算子 拉普拉斯（Laplacian）算子是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子，常用于图像增强领域和边缘提取。
PS全版本最新版本软件安装包（mac+windows系统）+学习教程如下：adobeit.top【正文】一、边缘检测的原理边缘检测是指在图像处理中，通过对像素进行分析从而确定图像中各种物体的边缘位置和轮廓信息...Photoshop中的边缘检测是通过对图像中像素值的变化来寻找边缘的，一般分为基于梯度、基于Laplacian和Canny算子等多种方法。...基于Laplacian的算法则是利用二阶导数来找到图像中的零交叉点，这种方法产生的边缘比基于梯度的算法更加突出，但同时容易产生噪点。Canny算子是一种优化后的边缘检测算法，它减少了误检和漏检的情况。...三、边缘检测的应用边缘检测在图像处理中有广泛的应用，例如图像分割、物体识别、数字化边界提取等。在Photoshop中，边缘检测可以用于：1. 缩放图像并保持边缘清晰2. 选择复杂形状的图像元素3....修复损坏的图像边缘四、使用技巧1. 在选择边缘检测算法时，根据实际场景和需求选择合适的算法。2. 在使用边缘检测功能时，可以通过调节边缘检测的阈值来控制边缘的精度和准确度。3.
一：什么是边缘检测 边缘检测是计算机视觉领域非常重要的一种图像特征提取方法，同样也是比较好用的特征提取方法。...我们通过边缘检测就是为了找到图像中像素亮度发生剧烈变化像素点集合，通常这些集合表现出来往往是轮廓。如果我们可以将物体的轮廓表现出来，拓展一下思路，我们可以把物体的面积，形状等等特征表示出来。...：场景中光照不同（如被树萌投向的地面）； 二：边缘检测的方法 边缘检测与上一篇文章中的图像金字塔其实有关联，因为边缘的提取本身就是一个滤波的过程，通过不同的算子来去提取不同的特征。...3) 图像中给定的边缘应只被标记一次，并且在可能的情况下，图像的噪声不应产生假的边缘。...轮廓提取： ?
只有先获取图像之后，才能对图像进行操作处理，信息提取，结果输出，图像显示，图像保存。 对于一个图像而言，在 OpenCV 中进行读取展示的步骤如下，你可以将其代码进行对应。...边缘检测 边缘检测可以提取图像重要轮廓信息，减少图像内容，可用于分割图像、特征提取等操作。...霍夫变换 霍夫变换（Hough Transform）是图像处理中的一种特征提取技术，该过程在一个参数空间中，通过计算累计结果的局部最大值，得到一个符合该特定形状的集合，作为霍夫变换的结果。...模板匹配 模板匹配是在一幅图像中寻找与另一幅模板图像最匹配（相似）部分的技术。...轮廓查找与绘制 核心要理解到在 OpenCV 中，查找轮廓就像在黑色背景中找白色物体。
希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~ 由于收集图像数据的器件或传输数图像的通道的存在一些质量缺陷，文物图像时间久远，或者受一些其他外界因素、动态不稳定抓取图像的影响，使得图像存在模糊和有噪声的情况...这时需要开展图像锐化和边缘检测处理，加强原图像的高频部分，锐化突出图像的边缘细节，改善图像的对比度，使模糊的图像变得更清晰。...图像锐化和边缘提取技术可以消除图像中的噪声，提取图像信息中用来表征图像的一些变量，为图像识别提供基础。通常使用灰度差分法对图像的边缘、轮廓进行处理，将其凸显。...本文分别采用Laplacian算子、Robert算子、Prewitt算子和Sobel算子进行图像锐化边缘处理实验。本文主要讲解灰度线性变换，基础性知识希望对您有所帮助。...文章目录 一.Roberts算子 二.Prewitt算子 三.Sobel算子 四.Laplacian算子 五.总结代码 该系列在github所有源代码： 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人
一：什么是边缘检测 边缘检测是计算机视觉领域非常重要的一种图像特征提取方法，同样也是比较好用的特征提取方法。...我们通过边缘检测就是为了找到图像中像素亮度发生剧烈变化像素点集合，通常这些集合表现出来往往是轮廓。如果我们可以将物体的轮廓表现出来，拓展一下思路，我们可以把物体的面积，形状等等特征表示出来。...：场景中光照不同（如被树萌投向的地面）； 二：边缘检测的方法 边缘检测与上一篇文章中的图像金字塔其实有关联，因为边缘的提取本身就是一个滤波的过程，通过不同的算子来去提取不同的特征。...3) 图像中给定的边缘应只被标记一次，并且在可能的情况下，图像的噪声不应产生假的边缘。...实现结果如下： 原图 轮廓提取： 四：参考资料 1：Canny边缘检测算法原理及其VC实现详解(一) CSDN-专业IT技术社区-登录blog.csdn.net 2：Canny算子中的非极大值抑制
文字识别提得最多的就是OCR了，识别流程大致为图像预处理（灰度、降噪、二值化）-> 特征提取 -> 分类 -> 后处理（模型校正）。...不过在OCR的流程中，也有值得我们提取出来加以利用的环节，那便是图像预处理部分。在OCR中，这一环节从图像里分离出文字区域，用来为下一步：字符切分和特征提取做准备，但对我来说，走到这一步就够了。...幸运的是，OCR的预处理中刚好有一种方法能用来解决这个问题，那便是边缘检测。...图像中，物体的边缘通常表现为亮度或者像素灰度急剧变化，通过计算这些数值变化的导数（反映出变化的剧烈程度），即可在图像中检测出一系列高于某个阈值的像素集合，这就是我们通常看到的边缘，或者轮廓。...，而图像中参差不齐的边缘就遭了秧。
阈值分割方法的核心在于如何寻找适当的阈值。最常用的阈值方法是基于灰度直方图的方法，如最大类间方差法(OTSU)、最小误差法、最大熵法等，直方图表示图像中具有每种灰度级的像素的个数。...直方图方法选择二值化阈值主要是发现图像的两个最高的峰，然后在阈值取值在两个峰之间的峰谷最低处。...)) # 在二值图像上画出轮廓：threshold_binary是二值图像，contours是轮廓，-1表示全画，然后是颜色，厚度 cv2.drawContours(img,contours,-1,(...Canny算子力图在抗噪声干扰和精确定位之间寻求最佳折中方案。 Canny算子求边缘的具体算法步骤如下： 1. 用高斯滤波器平滑图像． 2. 用一阶偏导有限差分计算梯度幅值和方向. 3....在一阶导数的极值位置，二阶导数为0。可以用这个特点来作为检测图像边缘的方法。但是， 二阶导数的0值不仅仅出现在边缘，也可能出现在无意义的位置，可以过滤掉这些点。
图像锐化和边缘提取技术可以消除图像中的噪声，提取图像信息中用来表征图像的一些变量，为图像识别提供基础。通常使用灰度差分法对图像的边缘、轮廓进行处理，将其凸显。...Scharr算子又称为Scharr滤波器，也是计算x或y方向上的图像差分，在OpenCV中主要是配合Sobel算子的运算而存在的，其滤波器的滤波系数如下： Scharr算子的函数原型如下所示，和Sobel...边缘检测通常是在保留原有图像属性的情况下，对图像数据规模进行缩减，提取图像边缘轮廓的处理方式。...Canny算法是一种被广泛应用于边缘检测的标准算法，其目标是找到一个最优的边缘检测解或找寻一幅图像中灰度强度变化最强的位置。最优边缘检测主要通过低错误率、高定位性和最小响应三个标准进行评价。...该算子与视觉生理中的数学模型相似，因此在图像处理领域中得到了广泛的应用。它具有抗干扰能力强，边界定位精度高，边缘连续性好，能有效提取对比度弱的边界等特点。
OpenCV 4提供了通过Laplacian算子提取图像边缘的Laplacian()函数，该函数的函数原型在代码清单5-30中给出。...该函数利用Laplacian算子提取图像中的边缘信息，与Soble()函数相同，函数的前两个参数分别为输入图像和输出图像，第三个参数为输出图像的数据类型，这里需要注意由于提取边缘信息时有可能会出现负数，...为了更好的理解Laplacian ()函数的使用方法，在代码清单5-31中给出了利用Laplacian ()函数检测图像边缘的示例程序。...由于Laplacian算子对图像中的噪声较为敏感，因此程序中使用Laplacian算子分别对高斯滤波后的图像和未高斯滤波的图像进行边缘检测，检测结果在图5-34中给出。...图5-34 myLaplacian.cpp程序中图像提取边缘结果
上在四张图，最左边的是原图，第二张是通过边缘检测加双边滤波生成的，第三张是OpenCV自带函数（风格化滤波器）stylization生成，最后一张也是OpenCV自带函数（素描滤波器）pencilSketch...从效果上来看，我倒是觉得使用stylization风格化的效果最好，但是相应的，生成的时间也最长。在Relase模式下，用时也是316毫秒。...微卡智享 01 采用双边滤波 # 思路 1 转为灰度图 2 使用中值滤波降噪 3 Canny边缘提取或Laplacian算子边缘提取 4 二值化图像 5 采用双边滤波处理图像 核心代码 void EdgesToCartoon...); //3.二值化提取后的边缘图像 Mat mask(frame.size(), CV_8U); threshold(gray, mask, 120, 255, THRESH_BINARY_INV...Canny检测的边缘连续性更好，轮廓也更清晰。Laplacian方法噪声抑制效果要更好。所以选择Laplacian的还是比较多，不过我这张照使用的效果感觉Canny更合适。 ?
视觉/图像重磅干货，第一时间送达 导 读 本文主要介绍基于OpenCV传统方法实现密集圆形分割与计数应用，并给详细步骤和代码。...= cv2.threshold(gray, 199, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV ) cv2.imshow("thresh",thres) 【2】对灰度图做拉普拉斯变换，提取边缘...) dilation = cv2.dilate(lap_thres,kernel,iterations = 1) cv2.imshow("dilation",dilation) 【4】将第【1】步中的二值图与上图做差...：获取最小外接圆和轮廓面积，筛选轮廓面积/圆面积>0.2的有效轮廓，绘制外接圆标注，并计数。...(二值化得到)和边缘区域(拉普拉斯变化得到，不用Canny)做差得到圆内部区域轮廓，然后做后续处理。
基本图像处理函数 基本图像处理函数包括读取，灰度，模糊，边缘提取，膨胀，腐蚀，重新整理大小，剪切等 #pylint:disable=no-member # 基本图像处理函数 #读取，灰度，模糊，边缘提取...提取轮廓 2.1 导入库并读取图像 import cv2 as cv import numpy as np 2.2 创建底图 zeros 相当于创建一张黑色的图，每个像素的每个通道都为0,Scalar(...在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，图像的二值化使图像中数据量大为减少，从而能凸显出目标的轮廓。...函数cvAdaptiveThreshold的确可以将灰度图像二值化，但它的主要功能应该是边缘提取，并且参数param1主要是用来控制边缘的类型和粗细的 adaptive_thresh = cv.adaptiveThreshold...Soble算子的功能集合了高斯平滑和微分求导，又被称为一阶微分算子，求导算子，在水平和垂直两个方向上求导，得到的是图像在X方法与Y方向梯度图像。
1.图像处理库 import cv2 as cv from PIL import * 常用的图像处理技术有图像读取，写入，绘图，图像色彩空间转换，图像几何变换，图像形态学，图像梯度，图像边缘检测，图像轮廓...() 非局部均值滤波 cv.bilateralFilter() 高斯双边模糊,卷积处理实现图像模糊的同时对图像边缘不会造成破坏，滤波之后的输出完整的保存了图像整体边缘（轮廓）信息 cv.pyrMeanShiftFiltering...() 快速的图像边缘滤波算法 cv.filter2D() 自定义卷积核来自定义的滤波器 cv.Sobel() 图像梯度提取算子,梯度信息是图像的最原始特征数据，进一步处理之后就可以生成一些比较高级的特征用来表示一张图像实现基于图像特征的匹配...，图像分类等应用 cv.Laplacian() 拉普拉斯算子更容易受到噪声的扰动，所以经常对要处理的图像首先进行一个高斯模糊，然后再进行拉普拉斯算子的边缘提取，而且在一些场景中会把这两步合并成为一步，就是我们经常听说的...，形成完整的闭合区域连通组件 顶帽操作有时候对于我们提取图像中微小部分特别有用 cv.inpaint() 图像修复 cv.findHomography() cv.warpPerspective() 透视变换
均值滤波的缺点：在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分,使图像模糊。...1.3.5 形态学梯度 操作过程: 膨胀 – 腐蚀 效果：保留物体边缘轮廓。 1.3.6 顶帽 操作过程: 原图 – 开运算 效果：背景提取。...1.3.7 黑帽 操作过程: 闭运算 – 原图 效果：轮廓提取。 2. 阈值化 2.1 阈值化的目的 对图像像素进行取舍，直接剔除一些低于或高于一定值的像素。...若像素值 > 高阈值， 该像素为边缘 case2. 若像素值 < 低阈值， 该像素不是边缘 case3. 若像素值在两者之间，该像素仅仅在连接到一个高于高阈值的像素时被保留。...** 4.4 直方图均衡化 4.4.1 直方图均衡化目的 对图像进行非线性拉伸，使图像直方图分布均匀,常用于图像增强处理中。
1.图像处理库 import cv2 as cv from PIL import * 常用的图像处理技术有图像读取，写入，绘图，图像色彩空间转换，图像几何变换，图像形态学，图像梯度，图像边缘检测，图像轮廓...高斯双边模糊,卷积处理实现图像模糊的同时对图像边缘不会造成破坏，滤波之后的输出完整的保存了图像整体边缘（轮廓）信息 cv.pyrMeanShiftFiltering() 均值迁移模糊,均值迁移模糊是图像边缘保留滤波算法中一种...，图像分类等应用 cv.Laplacian() 拉普拉斯算子更容易受到噪声的扰动，所以经常对要处理的图像首先进行一个高斯模糊，然后再进行拉普拉斯算子的边缘提取，而且在一些场景中会把这两步合并成为一步...() 轮廓点集计算面积 cv.arcLength() 计算轮廓曲线的弧长 cv.approxPolyDP() 图像二值图像的每个轮廓，可以使用轮廓逼近，逼近每个轮廓的真实几何形状，从而通过轮廓逼近的输出结果判断一个对象是什么形状...开操作可以删除二值图像中小的干扰块，降低图像二值化之后噪点过多的问题 操作可以填充二值图像中孔洞区域，形成完整的闭合区域连通组件 顶帽操作有时候对于我们提取图像中微小部分特别有用 cv.inpaint
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