sobel和canny

最后来看看canny算子,这个是被成为最好的算子,因为过程多,有准测,后面会列出来,也是边缘检测的最后一个,所以这里作为结尾,来看看各个边缘检测的效果. 边缘检测结果比较 Roberts算子检测方法对具有陡峭的低噪声的图像处理效果较好,但是利用roberts算子提取边缘的结果是边缘比较粗,因此边缘的定位不是很准确. Sobel算子检测方法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好,sobel算子对边缘定位不是很准确,图像的边缘不止一个像素. Prewitt算子检测方法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效

.功能简介及其运行 (一).功能:该程序实现了canny算子求图片的边缘,其中主要包括七大部分: 1.对传入的彩色图片二值化 2.对二值化后的图片进行高斯滤波 3.使用sobel算子对滤波之后的图形分别求x,y方向上的梯度 4.计算出梯度幅值 5.对梯度图像做非极大抑制 6.对非极大抑制后的图像做双阈值处理 7.对双阈值处理后的图像进行连接操作(处理阈值中间的点) (二).运行:注意要在release文件夹下运行exe 运行程序后终端会显示所用到的sobel算子矩阵和高斯滤波矩阵,同时会弹出多张

学习OpenCV已有一段时间,除了研究各种算法的内容,在空闲之余,根据书本及资料的引导,尝试结合图像处理算法和日常生活联系起来,首先在台式机上(带摄像头)完成一系列视频流处理功能,开发平台为Qt5.3.2+OpenCV2.4.9. 本次试验实现的功能主要有: 调用摄像头捕获视频流: 将帧图像转换为素描效果图片: 将帧图像卡通化处理: 简单地生成"怪物"形象: 人脸肤色变换. 本节所有的算法均由类cartoon中的函数cartoonTransform()来实现: // Frame:输入每

// asw.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat srcImage = imread("C:/Users/Administrator/Desktop/车牌识别/车牌图像库/1.jpg"); //DrawEllipse(img,(1

前面在图像转换的时候学到canny算子,可以检测出图像的轮廓信息,但是,该算子检测到的轮廓信息还需要我们手动的用眼睛去识别,而实际工程应用中,我们需要得到轮廓的具体数学信息,这就涉及到今天的主题,图像轮廓检测. 一.图像轮廓检测 在opencv中,轮廓对应着一系列的点的集合,opencv提供了一个函数,用来获得这些点的集合 API:void finContours(输入图像,输出轮廓点集,输出向量,int 轮廓检索模式,int 轮廓近似方法,Point 轮廓点的可选偏移量) 注:1.输入图像,是

一.经典霍夫变换 霍夫变换是图像处理中的一种特征提取技术,该方法通过在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值来得到一个符合该特定形状的集合,作为结果. 运用两个坐标空间之间的变换,将一个空间中具有相同形状的曲线或者是直线映射到另一个坐标空间中的一个点形成峰值,从而将统计任意性状化为统计峰值问题. opencv中,霍夫线变换市一中寻找直线的方法,在使用霍夫线变换之前,要先对图像进行边缘检测的处理,霍夫变换的直接输入为阈值化之后的二值图像 opencv至此三种不同的霍夫线变换,标准霍夫变换(SH

环境 VS2010UltimTrial1.iso                    http://pan.baidu.com/s/1dEL85kl VS2010UltimTrialCHS版注册码    YCFHQ-9DWCY-DKV88-T2TMH-G7BHP opencv-2.4.9.exe                              http://pan.baidu.com/s/1kVaVwoR 图片地址:                                  

压板识别项目 零.相关说明: 首先进行一下相关说明.在"jsxyhelu.cnblogs.com/项目实战派"栏目里面出现的需求.图片和其他资源,都是我在浏览威客网站.论坛等网站的时候通过正规渠道获得的真实需求.个人觉得比较感兴趣,但是由于时间或者工作的冲突自己没有去接这些项目.但是由于这些需求都很有实现价值,所以过了一段时间,仍然拿出来练一练手,并且实现了核心模块.希望能够给浏览者一些启发.如果你认为这些图片和资源放在这里不合适,请及时联系我([email protected]),我

最近又来了很多师弟都在埋头搞图像,但都理不清头绪,迫于导师交待的任务纷纷求教.这里我总结了点经验,或者说育儿手册: A.图像识别就像在教小孩辩物,要向他解释目标的主要特征:    (尽量用他知道的特征,否则还需要解释每个特征的定义) 例如识别矩形,那么可以告诉他 矩形由4条直线段组成(因为他学过hough变换),相交的线段彼此垂直(斜率互为负倒数)…… B.有时感觉特征太多则退而求其次,解释目标与视野中其他对象的区别就好: 例如识别车辆,你需要教他什么是车. 如果场景中只有车辆在动,那么只要告诉