图像轮廓边缘指的是图像中目标对象和背景之间的区分明显的交界线。对于数字图像来说，图像边缘是数字图像中灰度变化比较大的点，它是物体最基本的特征之一。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。
边缘检测在图像处理和计算机视觉领域中起着重要的作用。 Laplacian 算子和 Canny 边缘检测是两种常用的边缘检测方法，它们能够帮助我们准确地检测图像中的边缘信息。 OpenCV 提供了这两种算子的实现函数，使得边缘检测更加简单和高效。本文将以 Laplacian 算子和 Canny 边缘检测为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行边缘检测的基本步骤和实例。
边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数的计算对噪声很敏感，因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。需要指出，大多数滤波器在降低噪声的同时也导致了边缘强度的损失，因此，增强边缘和降低噪声之间需要折中。
一、边缘检测的概念 边缘检测是图像处理与计算机视觉中极为重要的一种分析图像的方法，至少在我做图像分析与识别时，边缘是我最喜欢的图像特征。边缘检测的目的就是找到图像中亮度变化剧烈的像素点构成的集合，表现出来往往是轮廓。如果图像中边缘能够精确的测量和定位，那么，就意味着实际的物体能够被定位和测量，包括物体的面积、物体的直径、物体的形状等就能被测量。在对现实世界的图像采集中，有下面4种情况会表现在图像中时形成一个边缘。 深度的不连续（物体处在不同的物平面上）； 表面方向的不连续（如正方体的不同的两个面）； 物体材
在图像处理和计算机视觉领域，边缘检测是一项重要的任务。 Sobel 算子和 Scharr 算子是两种常用的边缘检测算子，用于检测图像中的边缘信息。 OpenCV 提供了这两种算子的实现函数，使得边缘检测更加简单和高效。本文将以 Sobel 算子和 Scharr 算子为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行边缘检测的基本步骤和实例。
图像边缘指的是图形周围像素灰度急剧变化的那些像素的集合，是图像最基本的特征。所谓图像边缘检测就是利用灰度值不连续的性质，以灰度突变为基础分割出目标区域，检测出符合边缘特性的边缘像素，完成图像处理。
图像边缘是图像中重要特性（如像素灰度、纹理等）分布的不连续处，图像周围特性有阶跃变化或屋脊状变化的那些像素集合。图像的边缘部分集中了图像的大部分信息，一幅图像的边缘结构与特点往往是决定图像特质的重要部分。图像边缘的另一个定义是指其周围像素灰度变化不连续的那些像素的集合。边缘广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间，因此，边缘是图像分割及图像识别中的重要特征。
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）
分析了Canny的优劣，并给出了OpenCV使用深度学习做边缘检测的流程，文末有代码链接。
参考文献：手把手教你学FPGA设计：基于大道至简的至简设计法 基于VIP_Board Big的FPGA入门进阶及图像处理算法开发教程-V3.0 本系列文章如下：
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。
上一讲小白为小伙伴们带来了如何使用自编函数和自带函数对图像进行滤波，去除图像的噪声。这次小白为大家带来滤波的新用处——边缘提取。
热力学第二定律（second law of thermodynamics），热力学基本定律之一，克劳修斯表述为：热量不能自发地从低温物体转移到高温物体。开尔文表述为：不可能从单一热源取热使之完全转换为有用的功而不产生其他影响。熵增原理：不可逆热力过程中熵的微增量总是大于零。在自然过程中，一个孤立系统的总混乱度（即“熵”）不会减小。
算子：实现步骤：1. 用高斯滤波器平滑图像 2. 计算图像中每个像素点的梯度强度和方向 3. 对梯度幅值进行非极大值抑制 4. 用双阈值算法检测来确定真实和潜在的边缘
边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。边缘的表现形式：
Canny边缘检测算子是一种多级检测算法。1986年由John F. Canny提出，同时提出了边缘检测的三大准则：
图像边缘检测的概念和大概原理可以参考我的另一篇博文，链接如下： https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/51743382
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。
图像边缘检测是计算机视觉和图像处理中的重要任务，它用于检测图像中物体和区域之间的边缘和轮廓。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。
边缘检测是另一种常用的滤波器。在物体的边缘，通常都有像素值的变化，反映了物体与背景的差异，或者两个物体之间的差异。由于边缘以像素之间的差异为特点，因此使用差分滤波器可以检测边缘。
新智元导读】Facebook最近在美国的日子不算好过。据英国《卫报》报道，Facebook平台上广受欢迎的新闻推送功能实际上严重依赖于编辑团队来决定新闻内容的取舍和筛选。这一事实引发了美国舆论对Facebook存在政治偏见的抗议。国外有学者撰文强调，Facebook的偏见不可避免，因为算法本身就不是中立的，程序员自身也不是绝对中立的。这再次强调了在人工智能的发展中非监督式学习的必要性。在Facebook AI实验室的这份最新论文中，作者在图像检测中试行了一种简单但有效的无监督训练边缘检测的方法，已接近用完全
如上图所示，上图的第一幅图表示一张数字图片，我们对水平红线处进行求导，便可得到上图二中的关系，可以看到在边缘处有着较大的跳变。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）。
图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分，该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃，既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值。图象的边缘部分集中了图象的大部分信息，图象边缘的确定与提取对于整个图象场景的识别与理解是非常重要的，同时也是图象分割所依赖的重要特征，边缘检测主要是图象的灰度变化的度量、检测和定位，自从1959提出边缘检测以来，经过五十多年的发展，已有许多中不同的边缘检测方法。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。
本期我们一起看看如何进行图像边缘的检测。边缘检测通常用于理解图像中的对象，帮助机器做出更好的预测。编写边缘检测程序是了解机器如何看待外界的好方法。现在就让我们使用python进行边缘检测吧。
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等，并进一步做图形处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
void cvCanny( const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1, double threshold2, int aperture_size=3 ); image单通道输入图像.edges单通道存储边缘的输出图像threshold1第一个阈值threshold2第二个阈值aperture_sizeSobel 算子内核大小 (见 cvSobel).
所谓边缘是指其周围像素灰度急剧变化的那些象素的集合，它是图像最基本的特征。边缘存在于目标、背景和区域之间，所以，它是图像分割所依赖的最重要的依据。由于边缘是位置的标志，对灰度的变化不敏感， ,因此，边缘也是图像匹配的重要的特征。
严格的说，梯度计算需要求导数。但是图像梯度的计算，是通过计算像素值的差得到梯度的近似值。图像梯度表示的是图像变化的速度，反映了图像的边缘信息。
计算机视觉的特征提取算法研究至关重要。在一些算法中，一个高复杂度特征的提取可能能够解决问题（进行目标检测等目的），但这将以处理更多数据，需要更高的处理效果为代价。而颜色特征无需进行大量计算。只需将数字图像中的像素值进行相应转换，表现为数值即可。因此颜色特征以其低复杂度成为了一个较好的特征。
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。
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。
图像边缘的无监督学习 摘要 数据驱动方法在边缘检测领域已被证明是有效的，且在最近的基准测试中取得了顶尖的成绩。然而，目前所有数据驱动的边缘检测都要求以手工标注区域分割或对象边界的方式对训练过程进行监督。特别是，人类标注者会标记出那些语义上有意义的边缘，然后将这些边缘用于训练。对于学习准确检测边缘来说，这种强的高水平监督真的必要吗？在本文中我们展示了一种简单但有效的无监督训练边缘检测的方法。为此我们利用了图像运动来进行。更特别地的是我们的方法唯一输入是帧之间的嘈杂半稠密匹配。我们从对边缘的（图像梯度）初步知识
OpenCV （ Open Source Computer Vision Library ）是一个广泛应用于计算机视觉和图像处理领域的开源库。它提供了丰富的图像处理算法和工具，能够处理图像和视频数据，实现诸如特征提取、目标检测、图像分割等功能。本文将介绍 OpenCV 的概述和应用领域，并通过具体实例展示其强大的功能和广泛应用。
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。
在这一篇文章里我们将去学习在计算机视觉中边缘检测的知识，并且去使用OpenCV来实现Canny边缘检测算法。
图像的边缘指的是图像中像素灰度值突然发生变化的区域，如果将图像的每一行像素和每一列像素都描述成一个关于灰度值的函数，那么图像的边缘对应在灰度值函数中是函数值突然变大的区域。函数值的变化趋势可以用函数的导数描述。当函数值突然变大时，导数也必然会变大，而函数值变化较为平缓区域，导数值也比较小，因此可以通过寻找导数值较大的区域去寻找函数中突然变化的区域，进而确定图像中的边缘位置。图5-27给出一张含有边缘的图像，图像每一行的像素灰度值变化可以用图中下方的曲线表示。
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。
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：
原图像中光干扰较大，因此我们后面的处理会使用下图红框这样只有杆影的局部区域进行计算。
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。
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它包含了数百种计算机视觉算法，包括图像处理、视频分析、物体检测、面部识别等。结合Python语言的强大功能，OpenCV可以用于快速开发复杂的图像处理和计算机视觉应用。本文将介绍如何使用Python和OpenCV进行图像处理，并提供一个简单的实践示例。
需要说明的是：边缘和物体间的边界并不等同，边缘指的是图像中像素的值有突变的地方，而物体间的边界指的是现实场景中的存在于物体之间的边界。
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。
其主要用于边缘检测，在技术上它是以离散型的差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度的近似值， Sobel算子是典型的基于一阶导数的边缘检测算子，由于该算子中引入了类似局部平均的运算，因此对噪声具有平滑作用，能很好的消除噪声的影响。Sobel算子对于象素的位置的影响做了加权，与Prewitt算子、Roberts算子相比因此效果更好。Sobel算子包含两组3×3的矩阵，分别为横向及纵向模板，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。缺点是Sobel算子并没有将图像的主题与背景严格地区分开来，换言之就是Sobel算子并没有基于图像灰度进行处理，由于Sobel算子并没有严格地模拟人的视觉生理特征，所以提取的图像轮廓有时并不能令人满意。
边缘检测是计算机视觉中的一个基本问题。近年来，卷积神经网络(CNNs)的出现极大地推动了这一领域的发展。现有的方法采用特定的深层CNN，但由于尺度和纵横比的变化，可能无法捕捉到复杂的数据结构。今天分享的paper提出了一种利用更丰富的卷积特征(RCF)来精确的边缘检测方法。
虽然传统边缘检测算法在不断发展的过程中也取得了很大的进步，但仍然无法做到精细的边缘检测处理。随着近年来深度学习的快速发展，计算机视觉领域因此获益颇丰，当下最先进的计算机视觉应用几乎都离不开深度学习，深入我们生活的各个领域如目标检测、工业、农业、医疗等。由于深度学习的特性，使得它成为最适合处理计算机视觉任务的工具之一，特别是卷积神经网络(CNN)，得益于它强大的自动学习能力，图像边缘检测任务得到了长足的发展，涌现出了许多优秀的方法，如 N4-field、DeepContour、HED、RCF，基于神经网络的边缘检测算法成为了研究热点之一。
边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。这些包括（i）深度上的不连续、（ii）表面方向不连续、（iii）物质属性变化和（iv）场景照明变化。边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个研究领域。
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