文章目录 一、简介 二、opencv 实践 三、skimage 实践 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/ ---- 一、简介 提取图片的边缘信息是底层数字图像处理的基本任务之一...边缘信息对进一步提取高层语义信息有很大的影响。大部分边缘检测算法都是上个世纪的了，OpenCV 的使用的算法是 Canny 边缘检测算法，大概是在 1986 年由 John F....Canny 提出了，似乎说明边缘检测算法的研究已经到达了瓶颈期。跟人眼系统相比，边缘检测算法仍然逊色不少。 Canny 边缘检测算法是比较出色的算法，也是一种多步算法，可用于检测任何输入图像的边缘。...Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是： 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非边缘的概率都尽可能小； 最优定位准则：检测到的边缘点的位置距离实际边缘点的位置最近...def opencv_canny(image): # 高斯模糊 降低噪声 blurred = cv.GaussianBlur(image, (5, 5), 0) # 转为灰度图像
拉普拉斯算子 三、Canny算法边缘提取 一、图像金字塔 图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效且概念简单的结构。...Sobel算子 Sobel算子用来计算图像灰度函数的近似梯度。Sobel算子根据像素点上下、左右邻点灰度加权差，在边缘处达到极值这一现象检测边缘。...borderType：判断图像边界的模式，这个参数默认值为cv2.BORDER_DEFAULT。...borderType：判断图像边界的模式，这个参数默认值为cv2.BORDER_DEFAULT。...算法边缘提取 Canny的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是： 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非边缘的概率都尽可能小。
Sobel算子 Sobel算子用来计算图像灰度函数的近似梯度。Sobel算子根据像素点上下、左右邻点灰度加权差，在边缘处达到极值这一现象检测边缘。...delta：一个可选的增量，将会加到最终的dst中，同样，默认情况下没有额外的值加到dst中 borderType：判断图像边界的模式，这个参数默认值为cv2.BORDER_DEFAULT import...delta：一个可选的增量，将会加到最终的dst中，同样，默认情况下没有额外的值加到dst中 borderType：判断图像边界的模式，这个参数默认值为cv2.BORDER_DEFAULT import...算法边缘提取 Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是： 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非边缘的概率都尽可能小 最优定位准则：检测到的边缘点的位置距离实际边缘点的位置最近...，或者是由于噪声影响引起检测出的边缘偏离物体的真实边缘的程度最小 检测点与边缘点一一对应：算子检测的边缘点与实际边缘点应该是一一对应 Canny边缘检测算法的步骤 高斯模糊，降低噪声 灰度转换 计算梯度
本文来自于段力辉 译《OpenCV-Python 中文教程》 边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，通过标识数字图像中亮度变化明显的点，来捕捉图像属性中的显著变化，包括深度上的不连续、表面方向的不连续.... 3、非极大值抑制 在获得梯度的方向和大小之后，应该对整幅图像做一个扫描，去除那些非边界上的点。对每一个像素进行检查，看这个点的梯度是不是周围具有相同梯度方向的点中最大的。.... ---- 二、OpenCV 中的 Canny 边界检测 在 OpenCV 中只需要一个函数： cv2.Canny()，就可以完成以上几步。让我们看如何使用这个函数。这个函数的第一个参数是输入图像。...• 为了更加准确，要使用二值化图像。在寻找轮廓之前，要进行阈值化处理或者 Canny 边界检测。 • 查找轮廓的函数会修改原始图像。...它可以根据你提供的边界点绘制任何形状。它的第一个参数是原始图像，第二个参数是轮廓，一个 Python 列表。第三个参数是轮廓的索引（在绘制独立轮廓是很有用，当设置为 -1 时绘制所有轮廓）。
在Python中，有多种方法可以进行图像边缘检测，本文将介绍一种常用的方法：Canny边缘检测算法。Canny边缘检测算法Canny边缘检测算法是一种经典的边缘检测算法，它由John F....pythonCopy code# 边缘连接edges = cv2.dilate(edges, None)示例代码下面是一个完整的示例代码，用于演示如何使用Python和OpenCV进行Canny边缘检测...然后，我们应用高斯滤波和Canny边缘检测算法来提取图像的边缘。接下来，我们使用轮廓检测函数cv2.findContours()找到边缘的轮廓，并将其绘制到原始图像上。...高斯核是一个二维高斯分布函数在图像上的离散近似。高斯核的大小和标准差决定了模糊的程度。在处理图像的每个像素时，将该像素和其周围像素按照高斯核进行加权平均。...对于图像边缘的像素，在计算加权平均时，根据指定的边界类型来处理边界像素。 返回的结果是经过高斯模糊处理后的图像。通过调整ksize和sigmaX参数，可以控制模糊的程度和效果。
——韦访 20181011 1、概述 想学习图像处理，不管是机器学习也好，深度学习也好，不会点OpenCV好像有点说不过去吧？所以，现在开始OpenCV的学习。...5、边缘检测 边缘检测不管是在人类视觉还是计算机视觉中都是非常重要的，我们能识别物体，就是靠边缘。这个很容易理解，夜晚很黑什么都看不到，不就是因为没看到物体的边缘吗？...OpenCV提供了很多边缘检测的滤波函数，比如，Laplacian, Sobel, Scharr, Canny等。这些函数会将非边缘区域转为黑色，将边缘区域转为白色或其他颜色。...但是，这些函数容易将噪声错误的失败为边缘，所以，在边缘检测之前，应该对图像进行模糊处理。...() 运行结果， 6、边界框、最小矩形区域、最小闭圆的轮廓 实际应用中经常会对目标的边界框、最小矩形区域、最小闭圆特别感兴趣。
让我们看看如何使用经典的计算机视觉技术创建一个简单的 OpenCV 文档扫描仪，其中输入将是我们要扫描的文档的图像，而预期的输出将是正确对齐的文档扫描图像。...因为后面会进行边缘检测，并且我们不希望被页面的文字内容干扰该。 【2】用GrabCut去掉背景。 它只需要在前景中的对象周围设置一个边界框，边界框之外的所有内容都被视为背景。...5))) 首先将空白页的图像转换为灰度，因为canny只对灰度图像起作用。...然后执行高斯模糊以去除图像中的噪声。 最后，对图像进行精确边缘检测。 此外，放大图像以获得文档的细轮廓。...这种方法的另一个限制是边缘和轮廓检测。如果背景中存在大量噪声，则会检测到许多不需要的边缘，并且在某些情况下，轮廓检测步骤可能会将这些边缘误认为是文档。
捕获输入后，使用循环提取帧，并使用汽车的haar级联文件检测到的坐标，我们在循环中在汽车周围绘制一个矩形，以在对捕获的帧执行其他操作时获得一致性。...腐蚀用于减少图像中的斑点噪声，斑点会从图像中的对象边界腐蚀掉。膨胀具有局部最大值运算符的作用。当添加像素以平滑图像中对象的边界时，将使用膨胀来重新获得一些丢失的区域。...canny边缘检测（作者提供的图像） 04....边缘检测 诸如canny边缘检测器之类的算法用于查找将图像中的边缘像素，但是由于我们无法融合某些点和边缘，因此它无法找到实际对象，在这里我们可以使用OpenCV中的cv2.findContours（）实现轮廓的查找...函数cv2.drawContours（）的工作方式是从根节点开始绘制一棵树（数据结构），然后将后续点，边界框和freeman链代码连接在一起。 找到轮廓后的另一个重要任务是匹配它们。
VC++中使用OpenCV进行形状和轮廓检测 在VC++中使用OpenCV进行形状和轮廓检测，轮廓是形状分析以及物体检测和识别的有用工具。...1、首先我们对原始图像进行预处理，将原始图形灰度化、高斯模糊、Canny边缘检测、膨胀化处理，最后得到一副膨胀的图形 2、基于这幅膨胀的图像，我们调用findContours函数从膨胀化的二值图像中检索出所有的轮廓...时我们可以认定轮廓为正方形 4、最后我们在第三步基础上，绘制轮廓或填充轮廓，颜色为粉色；绘制边界包围盒，颜色为绿色；在边界包围盒左上方往上5像素的位置，绘制其形状的描述文字 C++示例代码 示例代码如下...)); dilate(imgCanny, imgDil, kernel); // 膨胀图 // 基于膨胀图，在原图上绘制轮廓边界、绘制边界包围盒以及形状描述 getContours(imgDil...3 HOURS with Python | Including 3xProjects | Computer Vision Learn-OpenCV-in-3-hours
1.若不知道怎么安装opencv或者使用的请看我的这篇文章（曾上过csdn综合热榜的top1）： python进阶——人工智能视觉识别_lqj_本人的博客-CSDN博客 2.基于opencv的人工智能视觉实现的目标实时跟踪功能...曾上过csdn综合热榜的top1）： python进阶——AI视觉实现口罩检测实时语音报警系统_lqj_本人的博客-CSDN博客 项目前须知 1.opencv的图像灰度转化方法 gray = cv2.cvtColor...("图像", cv2.COLOR_RGB2GRAY) 2.opencv检测图像边缘 高斯模糊图像 cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) 获取精明图像 canny = cv2....Canny(blur, 50, 150) 3.matplotlib绘制图像库的使用 项目详情 我们先拿到实时摄像的某一帧的图像 导入库 import cv2 import numpy as np import...matplotlib.pyplot as plt 边缘检测 进行图像的灰度转化以及图像的边缘检测 def canny(image): """1.图像的灰度转化""" #把某一帧的图片转换成灰度图像
Canny一类的边缘检测算法可以根据像素之间的差异，检测出轮廓边界的像素，但它没有将轮廓作为一个整体。所以要将轮廓提起出来，就必须将这些边缘像素组装成轮廓。...使用多边形把轮廓包围 在实际应用中，常常会有将检测到的轮廓用多边形表示出来的需求。比如在一个全家福中，我想用一个矩形框将我自己的头像框出来，这样就需要这方面的知识了。...OpenCv这方面的函数总结如下： 返回指定点集最外部矩形边界：boundingRect() 寻找给定的点集可旋转的最小包围矩形：minAreaRect() 寻找最小包围圆形：minEnclosingCircle...contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0)); /// 多边形逼近轮廓 + 获取矩形和圆形边界框...; vector > contours; vector hierarchy; /// 使用Canndy检测边缘 Canny(src_gray
今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域（ROI）。 在之间的文章中，我们完成了图像边缘提取，例如从台球桌中提取桌边。...最后将“ Canny（）”函数应用于模糊图像以获得边缘 边缘检测过程的输出如下所示： ?...使用Canny算法的边缘检测输出 请注意，尽管已识别出脑图片段，但仍有许多不需要的边缘需要消除，并且某些边缘之间有间隙需要封闭。...我们在多次迭代中使用OpenCV函数“ dilate（）”和“ erode（）”来获得如下输出。 ? 使用OpenCV对边缘进行了一些增强 如我们看到的那样，边缘现在已经完成并且比以前光滑得多。...我们将使用OpenCV函数“ drawContours（）”，将颜色用作白色（R，G，B = 255,2555,255），将厚度用作FILLED（-1）在黑色背景上绘制所有四个线段轮廓。
OpenCV 入门教程：寻找和绘制轮廓 导语 寻找和绘制轮廓是图像处理中常用的技术之一，用于识别、定位和分析图像中的目标区域。在 OpenCV 中，寻找和绘制轮廓可以通过边缘检测和形态学操作实现。...本文将以寻找和绘制轮廓为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行轮廓处理的基本步骤和实例。 ❤️ ❤️ ❤️ 一、寻找轮廓 寻找轮廓是通过边缘检测和形态学操作，将图像中的目标区域边界提取出来。...Canny 函数进行边缘检测。...二、绘制轮廓 绘制轮廓是通过将寻找到的轮廓绘制在图像上，用于可视化和分析。...祝你在使用 OpenCV 进行寻找和绘制轮廓的过程中取得成功！
发票、表格甚至身份证明文件的信息分散在整个文件空间中，这使得以数字方式提取相关数据的任务变得更加复杂。 在本文中，我们将探索一种使用 Python 为 OCR 定义文档图像区域的简单方法。...最重要的包是用于计算机视觉操作的OpenCV和PyTesseract，它是强大的 Tesseract OCR 引擎的 Python 包装器。..., apertureSize = 3) OpenCV 库中包含的Canny 算法使用多阶段过程来检测图像中的边缘。...，我们在边缘检测图像上使用另一种称为霍夫变换的算法，通过检测线绘制出护照区域的形状。...因此，使用 OpenCV 的矩形函数，我们可以在区域周围绘制一个框来验证我们的尺寸选择。 ?
46行，我们使用与模板图像完全相同的参数计算图像的Canny边缘表示。...在我们遍历完所有图像的尺度之后，我们将第66行的簿记变量打开 ，然后计算第67行和第68行的边界框的起始和结束 坐标（x，y）坐标 。...需要特别注意的是将边界框的坐标乘以第37行上的比值， 以确保坐标与输入图像的原始尺寸相匹配。 最后，我们绘制边界框并将其显示在71-73行的屏幕上 。...cod_logo.png --images images --visualize 1 您将看到类似以下的动画： 在每次迭代中，我们的图像被调整大小，并计算Canny边缘图。...在算法结束时，我们找到所有尺度上相关系数响应最大的区域的 （x，y）坐标，然后画出我们的边界框，如下所示： ? 图9：我们的多尺度模板匹配的输出。
调整大小并转换为灰度后的图像： ? 2、扫描图像以查看由边缘定义的所有不同形状 当我们查看一个对象时，我们的眼睛会通过其边缘检测到对象的形状，该对象的边缘与其背景，周围或相邻对象有颜色差异。...我们将OpenCV中的Canny函数应用到预处理后的图像上，以勾勒出其边缘或颜色渐变。 在应用Canny函数之前，我们将首先对图像应用平滑方法以减少噪点。...在这里，我们对图像应用了双边滤波方法，以在保持边缘清晰的同时减少噪声。 ? 注意：这2个函数中的参数不是"one-size-fits-all"。需要针对你们的应用程序进行调整。 ?...要将这个想法应用到Python，我们首先将OpenCV findContours函数应用到图4上以查找所有闭合轮廓。...然后，为了可视化它们，我们应用了drawContours函数将轮廓绘制到原始图像上。 ? ? 如图6所示，它具有许多轮廓，其中大多数轮廓形状不正确或没有被认为是矩形的区域。
/ 前两篇文章： 使用Python和OpenCV顺时针排序坐标 使用OpenCV测量图像中物体的大小 已经完成了测量物体大小的任务，今天进行最后一部分：计算图片中物体之间的距离。...我们从在第2-8行上导入所需的Python包开始。 第12-17行解析命令行参数。...当我们的图像被模糊后，我们应用Canny边缘检测器来检测图像中的边缘，然后进行膨胀+腐蚀来缩小边缘图中的缝隙(第7-9行)。...然后，我们初始化用于绘制距离的colors列表以及refObj变量，该变量将存储参考对象的边界框、质心和pixels-per-metric值（看上一篇就明白pixels-per-metric的具体定义，...第16行和第17行通过取边界框在x和y方向上的平均值来计算旋转后的边界框的中心(x, y)坐标。
哈喽，大家好，我们今天了解一下OpenCV中的边缘检测功能实现。在一些案例中，我们需要对物体进行边缘检测，而且是越精准越好。那么，OpenCV提供了哪些边缘检测的方法呢？ ?...高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。 Canny 边缘检测算法（使用比较频繁） 1....('Canny', cv2.imread('test_canny.jpg')) # 显示新图片 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 输入图像： ?...如果内孔内还有一个连通物体，这个物体的边界也在顶层。 cv2.RETR_TREE 建立一个等级树结构的轮廓。...；image为三通道才能显示轮廓 第二个参数是轮廓本身，在Python中是一个list; 第三个参数指定绘制轮廓list中的哪条轮廓，如果是-1，则绘制其中的所有轮廓。
处理视频文件 处理视频文件的主要流程如下： 读取视频→逐帧提取→路沿检测→逐帧保存→输出视频 用python的OpenCV实现视频文件的处理，用videoCapture打开视频文件，读取每一帧进行处理，...如果某一像素位置的幅值在两个阈值之间,该像素仅仅在连接到一个高于高阈值的像素时被保留。 在python中使用canny对图像进行边缘检测，高阈值为175，低阈值为75。...图4 但是canny检测出来的边缘中噪声比较多，我们再使用高斯滤波器模糊一下图像，在python中使用5×5的高斯滤波器模糊图像。...在OpenCV 中它通过函数 HoughLinesP来实现。...，然后使用canny进行边缘提取，最后使用Hough线变换绘制直线。
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