http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901 本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylif…

本篇文章中,我们将一起学习OpenCV中边缘检测的各种算子和滤波器——Canny算子,Sobel算子,Laplace算子以及Scharr滤波器.文章中包含了五个浅墨为大家准备的详细注释的博文配套源代码.在介绍四块知识点的时候分别一个,以及最后的综合示例中的一个.文章末尾提供配套源代码的下载. **** 给大家分享一个OpenCv中写代码是节约时间的小常识.其实OpenCv中,不用nameWindow,直接imshow就可以显示出窗口.大家看下文的示例代码就可以发现,浅墨在写代码的时候并没有用na…

边缘检测的一般步骤: 滤波--消除噪声 增强--使边界轮廓更加明显 检测--选出边缘点 Canny算法 Canny边缘检测算法被很多人推崇为当今最优秀的边缘检测算法,所以我们第一个就介绍他. opencv中提供了Canny函数. #include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv2\highgui\highgui.hpp> using namespace std; using namespace cv; //边缘检测 int main() {…

1. 写在前面 最近在做边缘检测方面的一些工作,在网络上也找了很多有用的资料,感谢那些积极分享知识的先辈们,自己在理解Canny边缘检测算法的过程中也走了一些弯路,在编程实现的过程中,也遇到了一个让我怀疑人生的BUG(日了狗狗).就此写下此文,作为后记,也希望此篇文章可以帮助那些在理解Canny算法的道路上暂入迷途的童鞋.废话少说,上干货. 2. Canny边缘检测算法的发展历史 Canny边缘检测于1986年由JOHN CANNY首次在论文<A Computational Approach t…

1.canny算子 Canny边缘检测算子是John F.Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法.更为重要的是 Canny 创立了边缘检测计算理论(Computational theory ofedge detection),解释了这项技术是如何工作的.Canny边缘检测算法以Canny的名字命名,被很多人推崇为当今最优的边缘检测的算法. 其中,Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法,让我们看一下最优边缘检测的三个主要评价标准: 1.低错误率: 标识出尽可能多的实际边缘…

简介 Canny 边缘检测算法 是 John F. Canny 于 1986年开发出来的一个多级边缘检测算法,也被很多人认为是边缘检测的 最优算法,它是由很多步构成的算法. 最优边缘检测的三个主要评价标准: 低错误率: 标识出尽可能多的实际边缘,同时尽可能的减少噪声产生的误报. 高定位性: 标识出的边缘要与图像中的实际边缘尽可能接近. 最小响应: 图像中的边缘只能标识一次. 算法过程 1.噪声去除,可使用5x5的高斯滤波器; 2.计算图像梯度,这里使用Sobel算子; 相同 3.非极大值抑制,在…

很久之前学习过一段时间的OpenCV,当时没有做什么笔记,但是代码都还在,这里把它贴出来做个记录. 代码放在码云上,地址在这里https://gitee.com/solym/OpenCVTest/tree/master/OpenCVTest. 效果 代码 #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>…

http://blog.sina.com.cn/s/blog_737adf530100z0jk.html 在第一次使用openCV程序成功对图像进行打开后,现在开始试验第二个例程试验:Canny边缘检测 这里算法原理和具体编程语句都先不管,因为作为一名新手(反正我是这么感觉的),拿些现成的程序跑出效果才是让人很有feel的. 先贴下原代码: #include "cv.hpp"#include "cxcore.hpp"#include "opencv2\hi…

目录 Canny边缘检测算法(基于OpenCV的Java实现) 绪论 Canny边缘检测算法的发展历史 Canny边缘检测算法的处理流程 用高斯滤波器平滑图像 彩色RGB图像转换为灰度图像 一维,二维高斯函数及分布 生成高斯滤波卷积核 单色高斯滤波与彩色高斯滤波 用Sobel等梯度算子计算梯度幅值和方向 梯度 图像灰度值的梯度的简单求法 使用Sobel算子来计算梯度的大小及方向: 对梯度幅值进行非极大值抑制 双阈值检测 抑制孤立低阈值点 Reference Canny边缘检测算法(基于OpenC…

边缘检测的一般步骤 [第一步]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,然后基于高斯核对图像灰度矩阵的每一点进行加权求和. [第二步]增强 增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值.增强算法可以将图像灰度点邻域强度值有显著变化的点凸显出来,在具体编程实现时,可通过计算梯度幅值来确定. [第三步]检测 通过增强的图像,往往领域中…