一、
1.呼叫api實現邊緣檢測:
1)讀入灰度影象
2)使用高斯濾波去除影象中的一些雜訊點,平滑影象
3)使用canny邊緣檢測演算法
2. cv2.gaussianblur(img,size,sigmax),高斯濾波,去除影象雜訊點,使影象整體平滑
img,原影象
size,濾波視窗/高斯矩陣尺寸(通常為奇數),越大越模糊
sigmax,高斯矩陣標準差,越大越模糊
3.cv2.canny(img, threshold1, threshold2[, edges[, aperturesize[, l2gradient ]]])
img,原影象
threshold1,最小閾值,用於處理不連續的小邊緣
threshold2,最大閾值,用於識別較明顯的連續大邊緣
4.sobel運算元:
1)橫向互相關/卷積模版:
計算得到橫向梯度與縱向梯度
2)計算梯度浮值/畫素值,等於橫向梯度平方加縱向梯度平方的和後再開方。
3)將梯度浮值與閾值比較,判斷是否為邊緣
二、1.api
# sobel 運算元
Opencv學習 邊緣檢測(Laplacian)
laplacian運算元是n維歐幾里德空間中的乙個二階微分運算元,定義為梯度grad的散度div。根據影象處理的原理可知,二階導數可以用來進行檢測邊緣。讓一副影象減去它的laplacian運算元可以增強對比度。void laplacian inputarray src,outputarray dst...
Opencv 邊緣檢測
2018 7 5 凌晨 萬萬要認真,今晚抄書都能抄錯,是在該打。書上的一行 graysrc cv2.cvtcolor blurredsrc,cv2.color bgr2gray 硬生生被我抄成了 graysrc cv2.cvtcolor blurredsrc,cv2.color bayer bgr2...
opencv 邊緣檢測
include stdafx.h include using namespace cv using namespace std int edgethresh 1 宣告 原始,灰度,和 canny邊緣 mat image,cedge mat gray,edge void ontrackbar int,...