如何基于边缘检测对图像进行重新着色(Canny) - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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基于Canny算子的图像边缘检测

import matplotlib.pyplot as plt#图像数据可视化模块 import matplotlib.cm as cm#图像色彩映射模块 import numpy as np#算子与图像矩阵处理模块...gradTemp>=gradTemp2: NMS[i,j]=gradTemp else: NMS[i,j]=0 #双阈值算法检测...、连接边缘 W3,H3=NMS.shape DT=np.zeros([W3,H3]) #定义高低阈值TH、TL TL=0.2*np.max(NMS) TH=0.3*np.max(NMS) for i in...)#双阈值检测边缘图像 plt.axis("off") plt.show() 算法：基于Canny算子的图像边缘检测是首先原始图像灰度化，然后进行高斯平滑滤波，接着计算梯度幅值和方向，再对梯度幅值进行非极大值抑制...（Non-Maximum Suppression，NMS），最后使用双阈值法检测和连接边缘。

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边缘检测算子Canny原理概述并利用OpenCV的库函数Canny()对图像进行边缘检测

Canny，并利用OpenCV的库函数Canny()对图像进行边缘检测。...Canny算子进行边缘检测的原理和步骤如下： ⑴消除噪声。...边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶微分操作，但导数通常对噪声很敏感，边缘检测算法常常需要根据图像源的数据进行预处理操作，因此采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测性能，比如在进行边缘检测前，可以对原始数据先作高斯滤波处理...在对图像进行平滑处理后，Canny边缘算法的第二步是找到图片的强度梯度。尽管“强度梯度”这个名词可能听起来很复杂，其实很简单，它是指边缘的方向。...上一步对边缘检测算子的结果进行了非极大值抑制，接下来我们用二值化的方法来求解图像边缘。单阈值处理边缘效果不好，所以Cannny算法中采用滞后阈值法求解。

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OpenCV图像处理专栏十九 | 手动实现基于Canny算子的边缘检测

前言接着昨天手动构造Sobel算子实现检测，今天来讲讲如何手动实现Canny边缘检测。...Canny算子边缘检测步骤有了上面的铺垫，我们来到今天的主题，我们直接来看一下基于Canny算子进行边缘检测的步骤，我会在第6节详细讲解每一个步骤。...基于Canny算子边缘检测的步骤如下：使用高斯滤波算法，以平滑图像，滤除噪声计算图像中每个像素点的梯度强度和方向应用非极大值抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应应用双阈值检测来确定真正的边缘和潜在的边缘...在对图片进行梯度计算之后，仅仅基于梯度值提取的边缘仍然比较模糊。根据标准(3)，对边缘有且应当只有一个准确的响应。...而非极大值抑制可以帮助将将局部最大值之外的所有梯度值抑制为，对梯度图像中每个像素进行非极大值抑制的算法步骤为： (1) 将当前像素的梯度强度与沿正负梯度方向上的两个像素进行比较。

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Android利用SurfaceView显示Camera图像爬坑记（六） -- 用OpenCV进行Canny边缘检测

前言上一篇《Android利用SurfaceView显示Camera图像爬坑记（五） -- 在现有项目中加入NDK配置》中我们已经把NDK加入到SurfaceView实时图像显示了，这一篇我们就针对这个实时进行图像处理...本篇写完基本这个摄像头获取实时Camera进行图像处理的基本可以告一段落，所以最后我会把我的这套DEMO程序放到网盘上。..., CV_8UC4, pixelscolor); //生成Canny图像 dealcanny(src); //获取原图片的参数 jclass java_bitmap_class...这样整个项目就完成了，总结一下几个注意的点：增加新的CPP方法时一开始我直接加了cpp文件，结果运行时报错，后面才加入的cvcanny的class写法，但是一开始用重新编译时一直不通过，提示我原来增加的...cpp文找不到，反复试了几次后发现需要重新修改一下CMakeLists.txt的任何地方，编译一次再改回来就好了。

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NVIDIA Jetson OpenCV开发实战教程（中）

从一个应用程序开始，它将图像显示为一个Mat对象，然后调整大小、旋转图像或检测“canny”的边缘，再显示结果。然后，为了忽略图像feather的高频边缘，模糊图像，再次运行边缘检测器。...随着窗口大小的增加，feather的边缘消失，只留下输入图像中更重要的边缘。 05 第五课 ?...获取一个输入的MP4视频文件（一辆驶过金门大桥的车辆的镜头），在一系列连续的帧中检测拐角，然后围绕识别的特征画小标记圆。观察这些被划分的特征是如何从一个帧跟踪到另一个帧的。...然后，根据特征标记在帧之间移动的距离对特征标记进行着色。这种简单的分析允许距离相机较远的点（移动较少）被这样划分。 06 第六课 ? 当汽车从一个框架移动到另一个框架时，使用特征和描述符来跟踪它。...结果并不完美，但是尝试不同的滤波技术，并应用光流对样本实现进行改进。要精通计算机视觉，需要参数调整和实验。

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Task06 边缘检测

6.1 简介 6.1.1 什么是边缘？边缘是图像强度函数快速变化的地方 6.1.2 如何检测边缘？为了检测边缘，我们需要检测图像中的不连续性，可以使用导数来检测不连续性。 ?...但是，导数也会受到噪声的影响，因此建议在求导数之前先对图像进行平滑处理（上图三）。但是，导数也会受到噪声的影响，因此建议在求导数之前先对图像进行平滑处理。然后我们可以使用遮罩使用卷积来检测边缘。...1.高斯滤波边缘检测结果容易受到图像噪声的影响，图片中一些噪声会大大影像边缘检测。因此为了使图像平滑，可以用高斯滤波器内核与图像进行卷积。...2.计算梯度强度和方向进行高斯滤波后，图像中的边缘可以指向各个方向，接下来使用四个算子来检测图像中的水平、垂直和对角边缘。...对图像进行梯度计算后，仅仅基于梯度值提取的边缘仍然很模糊。对边缘有且应当只有一个准确的响应。而非极大值抑制则可以帮助将局部最大值之外的所有梯度值抑制为0。

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Canny-VO: 基于几何3D-2D边缘对准的RGB-D视觉里程计

摘要本文回顾了自由曲线配准的经典问题, 并将其应用于一个有效的称为Canny-VO的RGBD视觉里程计系统, 因为它能有效地跟踪从图像中提取的所有Canny边缘特征....基于最近邻场的实时RGB-D视觉里程计系统, 通过将基于3D-2D ICP的运动估计公式化为最大后验概率问题来实现鲁棒跟踪对可公开获得的RGB-D数据集进行了广泛的评估, 并对性能进行了比较, 证明了与以前最先进的边缘对齐方法相比的改进...因此, 我们研究了具有不同核大小的Sobel滤波器, 并且发现对称的5 × 5核优于3 × 3滤波器, 并且足以进行良好的估计. 图像的高级平滑进一步有助于改善边缘检测....由于边缘对齐方法依赖于精确的Canny边缘检测，因此看到[47]在几个序列上表现更好也就不足为奇了, 在之前数据集中, 由于剧烈的旋转会出现显著的图像模糊....如图14所示, 跟踪线程中的计算包括四个部分:Canny边缘检测(CE)、距离变换(DT)、优化(Opt)和其他.

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传统图像边缘检测方法

基于图像边缘灰度剧烈变化的特征，传统的边缘检测方法往往根据灰度变化的情况进行边缘提取。...图片 Sobel 边缘检测算法的基本步骤传统 Sobel 边缘检测方法如下：计算梯度值通过两个 3×3 的模板 sx，sy 对原始图像 f(x,y) 进行卷积处理，计算出水平和垂直方向的梯度...基本步骤传统 Canny 边缘检测方法如下：（1）通过高斯滤波函数对图像进行平滑处理首先通过对图像进行高斯滤波处理，平滑图像，避免将噪声视为图像边缘，从而可以尽可能地减少噪声对边缘检测产生的影响。...一种基于 Canny 算子的图像边缘检测改进算法[J]. 上海交通大学学报, 2016, 50(12): 1861–1865. 许宏科, 秦严严, 陈会茹....一种基于改进 Canny 的边缘检测算法[J]. 红外技术, 2014, 36(3): 210–214.

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在OpenCV中基于深度学习的边缘检测

在这篇文章中，我们将学习如何在OpenCV中使用基于深度学习的边缘检测，它比目前流行的canny边缘检测器更精确。...Canny边缘检测算法 1983年，John Canny在麻省理工学院发明了Canny边缘检测。它将边缘检测视为一个信号处理问题。...迟滞阈值化 Canny 边缘检测的问题：由于Canny边缘检测器只关注局部变化，没有语义(理解图像的内容)理解，精度有限(很多时候是这样)。 ?...Canny边缘检测器在这种情况下会失败，因为没有理解图像的上下文语义理解对于边缘检测是至关重要的，这就是为什么使用机器学习或深度学习的基于学习的检测器比canny边缘检测器产生更好的结果。...这种技术被称为整体嵌套边缘检测或HED，是一种基于学习的端到端边缘检测系统，使用修剪过的类似vgg的卷积神经网络进行图像到图像的预测任务。 HED利用了中间层的输出。

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OpenGL ES 图像基本处理：腐蚀、膨胀、边缘检测

主要用于连接图像中的物体，填充小孔或缝隙，以及强调物体的边缘。...：边缘检测（Edge Detection）：用于识别图像中物体之间的边界。...常用于目标检测、图像分割和计算机视觉任务。常见的边缘检测算法包括Sobel、Prewitt、Canny等。...实现图像边缘检测的片段着色器代码，代码基本上跟上节降到的锐化的实现方式一样，都是使用一个卷积核（高通滤波）: precision highp float; varying highp vec2 vTextureCoord...= 4) result -= sampleCols[i]; } gl_FragColor = result; } 边缘检测效果对比：

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图像边缘检测--OpenCV之cvCanny函数

根据作者的理解和实践，本文对边缘检测的原理进行了描述，在此基础上着重对Canny检测算法的实现进行详述。 ...1、边缘检测原理及步骤在之前的博文中，作者从一维函数的跃变检测开始，循序渐进的对二维图像边缘检测的基本原理进行了通俗化的描述。...这就使得在边缘检测中首先要进行的工作是滤波。 1）滤波：边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数通常对噪声很敏感，因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。...常见的滤波方法主要有高斯滤波，即采用离散化的高斯函数产生一组归一化的高斯核（具体见“高斯滤波原理及其编程离散化实现方法”一文），然后基于高斯核函数对图像灰度矩阵的每一点进行加权求和（具体程序实现见下文）...本节对根据上述的边缘检测过程对Canny检测算法的原理进行介绍。

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在OpenCV中基于深度学习的边缘检测

转载自丨3d tof原文地址：在OpenCV中基于深度学习的边缘检测推荐阅读：普通段位玩家的CV算法岗上岸之路（2023届秋招）在这篇文章中，我们将学习如何在OpenCV中使用基于深度学习的边缘检测，它比目前流行的...02 Canny边缘检测算法1983年，John Canny在麻省理工学院发明了Canny边缘检测。它将边缘检测视为一个信号处理问题。...03 Canny 边缘检测的问题由于Canny边缘检测器只关注局部变化，没有语义(理解图像的内容)理解，精度有限(很多时候是这样)。...Canny边缘检测器在这种情况下会失败，因为没有理解图像的上下文语义理解对于边缘检测是至关重要的，这就是为什么使用机器学习或深度学习的基于学习的检测器比canny边缘检测器产生更好的结果。...这种技术被称为整体嵌套边缘检测或HED，是一种基于学习的端到端边缘检测系统，使用修剪过的类似vgg的卷积神经网络进行图像到图像的预测任务。HED利用了中间层的输出。

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OpenCV与图像处理（二）

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。...白色幕布上的二值分割结果 2、Canny算子 canny边缘检测的基本思想是：首先对图像选择一定的Gauss滤波器进行平滑滤波，然后采用非极值抑制技术进行处理得到最后的边缘图像。...对梯度幅值进行非极大值抑制. 4....对噪声具有平滑作用，提供较为精确的边缘方向信息，边缘定位精度不够高。当对精度要求不是很高时，是一种较为常用的边缘检测方法。...:普通一阶差分，基于寻找梯度强度，边缘提取 # ddepth =-1/CV_16S/CV_32F/CV_64F # sobel 水平方向边缘检测 x = cv2.Sobel(gray,cv2.CV_16S

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OpenCV边缘检测与视频读写

Laplacian算法就是基于二阶梯度的边缘检测算法，它对边缘的定位非常准确，但同样对噪声比较敏感。边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。...Canny算法：是一个多阶段的边缘检测算法，包括使用高斯滤波器平滑图像、计算梯度幅度和方向、应用非最大抑制以及使用双阈值法进行边缘跟踪。...Canny算法被认为是一种最优的边缘检测方法，因为它试图最小化误检和漏检的边缘。 API 利用OpenCV进行sobel边缘检测的API是cv2.Sobel() 函数。...边缘检测 Canny边缘检测是一种基于灰度突变的边缘检测算法，主要用于提取图像中不连续部分的特征，以便将图像分割成不同的子区域或轮廓线。...Canny边缘检测算法包括以下几个关键步骤：高斯滤波：使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，以减少图像噪声对边缘检测的影响。

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医学图像处理教程（五）——医学图像边缘检测算法

2、Canny边缘检测操作 Canny边检检测算法由4步组成的，（1）、对输入图像进行高斯滤波平滑，（2）、计算平滑图像的导数包括幅值和方向，（3）、导数幅值非最大值抑制：判断领域中心处与相邻像素导数赋值比大小...（1）、为了尽可能减少噪声对边缘检测结果的影响，所以必须滤除噪声以防止由噪声引起的错误检测。为了平滑图像，使用高斯滤波器与图像进行卷积，该步骤将平滑图像，以减少边缘检测器上明显的噪声影响。...重要的是需要理解，高斯卷积核大小的选择将影响Canny检测器的性能。尺寸越大，检测器对噪声的敏感度越低，但是边缘检测的定位误差也将略有增加。一般5x5是一个比较不错选择。...（2）、图像中的边缘可以指向各个方向，因此Canny算法使用四个算子来检测图像中的水平、垂直和对角边缘。...（3）、非极大值抑制是一种边缘稀疏技术，非极大值抑制的作用在于“瘦”边。对图像进行梯度计算后，仅仅基于梯度值提取的边缘仍然很模糊。但是边缘有且应当只有一个准确的响应。

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图像分割（二）

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。...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来完成。...1.Canny算子 Canny算子是一个典型的边缘检测算子。含义如下：（1）最优检测：算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘，漏检真实边缘的概率和误检出非边缘的概率都尽可能小。...2.Canny算子的计算步骤（1）图像平滑求边缘主要是求图像的一阶或二阶导数，倒数计算对图像噪声非常敏感。因此，在进一步处理前，必须对图像进行平滑处理。...在Canny算法中，非极大值抑制是进行边缘检测的重要步骤，通俗意义上讲就是寻找像素局部最大值，将非极大值点所对应的灰度值置为0，从而去除潜在的伪边缘。

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5分钟内了解Canny边缘检测

边缘检测是图像处理的主要组成部分。尽管基于卷积神经网络等基于深度学习的技术可以执行非常复杂的边缘检测（即具有变化的曲率，噪声，颜色等的边缘），但在某些情况下，经典的边缘检测方法仍然具有很高的意义！...例如，如果已知数据是简单且可预测的；与CNN相比，Canny边界检测可以立即使用，而CNN的实现通常较为复杂。边缘检测的基本知识大多数经典的边缘检测算法都是基于一阶导数的概念。...为了检测边缘，我们只需取像素强度的一阶导数，然后寻找如下图所示的最大值! ? Canny边缘检测通常将该导数与高斯滤波器相结合，一步完成图像平滑和边缘检测。...由于导数和高斯滤波器的卷积都是线性运算，所以我们直接对图像应用微分高斯滤波器即可!下面的示例5x5过滤器完成了这个操作，使用这个过滤器= 1。 ? 这样会产生一个输出，该输出已经高亮显示了边缘的位置！...这样可以确保NMS跟踪对边缘的噪声具有一定的鲁棒性，该边缘可以通过T1和T2值进行控制。总结 Canny 边缘检测是很流行的边缘检测算法，是在1986年由John F.Canny提出的。

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十八.图像锐化与边缘检测之Scharr算子、Canny算子和LOG算子

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。...LOG算子该综合考虑了对噪声的抑制和对边缘的检测两个方面，并且把Gauss平滑滤波器和Laplacian锐化滤波器结合了起来，先平滑掉噪声，再进行边缘检测，所以效果会更好。...，但导数通常对噪声很敏感，因此需要采用滤波器来过滤噪声，并调用图像增强或阈值化算法进行处理，最后再进行边缘检测。...基于Canny算子的改进型边缘检测算法[J].

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Canny算子–边缘检测

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。...高斯平滑滤波为了尽可能减少噪声对边缘检测结果的影响，所以必须滤除噪声以防止由噪声引起的错误检测。为了平滑图像，使用高斯滤波器与图像进行卷积，该步骤将平滑图像，以减少边缘检测器上明显的噪声影响。...非极大值抑制非极大值抑制是一种边缘稀疏技术，非极大值抑制的作用在于“瘦”边。对图像进行梯度计算后，仅仅基于梯度值提取的边缘仍然很模糊。对于标准3，对边缘有且应当只有一个准确的响应。...而非极大值抑制则可以帮助将局部最大值之外的所有梯度值抑制为0，对梯度图像中每个像素进行非极大值抑制的算法是： 1) 将当前像素的梯度强度与沿正负梯度方向上的两个像素进行比较。...抑制孤立边缘点的伪代码描述如下：总结通过以上5个步骤即可完成基于Canny算法的边缘提取，图5-1是该算法的检测效果图，希望对大家有所帮助。

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C++ OpenCV检测并提取数字华容道棋盘

# 实现思路 1 图像预处理后进行边缘检测 2 查找到最大的轮廓并且是4边形的轮廓 3 将查找到的轮廓获取到最小旋转矩形进行透视变换 4 提取出透视变换后的图像显示出来代码实现 ?...微卡智享 01 图像预处理后进行边缘检测通常进行边缘检测时直接使用Canny边缘检测，因为检测速度也快，《C++ OpenCV使用大津法求自适应阈值》篇中也说过使用大津法求的自适应阈值，开始也是这样用的...，后来发现为了检测的效果更好一些，这里采用了把图像R,G,B层分开边缘检测，然后再把三个分开的图像做与操作，最后出来的图像再做处理。...上图中可以看到，中间三个分别是B,G,R三色分别通过Canny边缘求出的图，最右边的是将三个图像与操作后得到的轮廓图。...未检测成功的情况提取的方法这样就说完了，从上面的动图中可以看到，不是所有的图像都提取出来，例如： ? 上面这张图就是背景太过复杂，边缘检测后找不到合适的轮廓 ?

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