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OpenCV 图像分析之 —— Canny

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...在提出Canny 的同时，提出了边缘检测的三大准则： 低错误率的边缘检测：检测算法应该精确地找到图像中的尽可能多的边缘，尽可能的减少漏检和误检。 最优定位：检测的边缘点应该精确地定位于边缘的中心。...算法步骤 Canny边缘检测算法可以分为以下5个步骤： 应用高斯滤波平滑图像，目的是去除噪声 我们知道梯度算子可以用于增强图像，本质上是通过增强边缘轮廓来实现的，也就是说是可以检测到边缘的。...应用双阈值的方法来决定可能的（潜在的）边界 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。...将小于高阈值，大于低阈值的点使用8连通区域确定（即：只有与TH像素连接时才会被接受，成为边缘点） OpenCV 实现 官方文档 使用 Sobel 算子运算 函数使用 cv2.Canny(image

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Python 图像边缘检测 | 利用 opencv 和 skimage 的 Canny 算法

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....应用非最大抑制（non-maximum suppression）技术来消除边缘误检（本来不是但检测出来是） 应用双阈值的方法来决定可能的（潜在的）边界 利用滞后阈值方法保留高于梯度幅值的像素，忽略低于低阈值的像素...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...为了满足这些要求 Canny 使用了变分法（calculus of variations），这是一种寻找优化特定功能的函数的方法。最优检测使用四个指数函数项表示，它可以由高斯函数的一阶导数来近似。...，则使用更精确的 L2 范数进行计算(即两个方向的倒数的平方和再开方)，否则使用 L1 范数(直接将两个方向导数的绝对值相加)。

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    opencv+Recorder︱OpenCV 中的 Canny 边界检测+轮廓、拉普拉斯变换

    . 2、深度学习与边缘检测 传统的基于特征的方法，最好的结果只有0.7，这很大程度上是因为传统的人工设计的特征并没有包含高层的物体级别信息，导致有很多的误检。...DeepEdge： 发表在CVPR 2015的DeepEdge对上述工作进行了扩展，首先使用Canny edge得到候选轮廓点，然后对这些点建立不同尺度的patch，将这些 patch 输入两路的CNN...F.Canny 在1986 年提出的。.... ---- 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。

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    Python opencv图像处理基础总结(五) 图像金字塔 图像梯度 Canny算法边缘提取

    borderType：判断图像边界的模式，这个参数默认值为cv2.BORDER_DEFAULT。...，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。...） 技术来消除边误检(本来不是但检测出来是) 高低阈值输出二值图像 cv2.Canny(image, threshold1, threshold2, edges=None, apertureSize=...：Sobel算子的大小 L2gradient：一个布尔值，如果为真，则使用更精确的 L2 范数进行计算(即两个方向的倒数的平方和再开方)，否则使用 L1 范数(直接将两个方向导数的绝对值相加)。

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    算法优化二——如何提高人脸检测正确率

    零、检测 　　接上篇博文继续探讨人脸检测的相关内容，本文会给出Opencv中自带的人脸检测的相关对比以及Opnev检测中常用的标注等相关操作。...人脸检测是一个非常经典的问题，但是还是有一些常见的问题出现在实际使用当中： 　　（1）误检（把非人脸的物体当作人脸）较多，非人脸图像当作人脸送入后续算法，会引起一系列不良后果。 　　...（2）漏检问题，例如戴墨镜、大胡子、逆光条件、黑种人、倾斜姿态较大的脸无法检测到。...如果min_neighbors 为 0, 则函数不做任何操作就返回所有的被检候选矩形框； 参数5：flags–要么使用默认值，要么使用CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING，函数将会使用Canny...如果视频中误检到很多无用的小方框，那么就把minSize的尺寸改大一些，默认的为30*30。

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    Python opencv图像处理基础总结(五) 图像金字塔 图像梯度 Canny算法边缘提取

    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...，此时Laplacian()函数采用以下3x3的孔径： [6d1lo30u7v.png] 三、Canny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 应用非最大抑制(non-maximum suppression)技术来消除边误检(本来不是但检测出来是) 高低阈值输出二值图像 [...：一个布尔值，如果为真，则使用更精确的L2范数进行计算(即两个方向的倒数的平方和再开方)，否则使用L1范数(直接将两个方向导数的绝对值相加) import cv2 as cv def edge_demo

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    Pupil Labs Core解读.前言

    因为依赖的库很多，这里使用虚拟环境，这里推荐Python插件 没见过这么好的东西 其次在开发的时候需要注意使用的是develop这个分支 pip freeze > requirements.txt pip...canny_treshold、canny_ration 和 canny_aperture: 160, 2, 5: Canny 边缘检测参数：canny_treshold: 边缘检测的阈值。...canny_ration: 高低阈值之间的比率。 canny_aperture: Sobel 算子的孔径大小。...参数的作用 这些参数的配置旨在优化 2D 瞳孔检测过程，包括： 提高检测的准确性和鲁棒性。 过滤和排除非瞳孔区域，减少误检。 优化边缘检测和轮廓分析，以更好地识别瞳孔形状。...确保检测到的瞳孔尺寸和形状符合预期范围。 使用建议 初始检测: 使用默认设置进行初步检测，观察检测结果。 参数调整: 根据具体检测效果，逐步调整参数。

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    使用OpenCV实现一个文档自动扫描仪

    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。...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。 GrabCut 会自动消除所有背景，即使在边界框内也是如此。现在剩下的就是前景对象。...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。...只保留检测到的最大轮廓 然后在空白画布上绘制这个检测到的最大轮廓 【4】角点检测 + 排序。...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。

    1.5K22

    人脸检测（一）——基于单文档的应用台程序

    ； 参数3：scaleFactor--表示在前后两次相继的扫描中，搜索窗口的比例系数。...如果min_neighbors 为 0, 则函数不做任何操作就返回所有的被检候选矩形框， 这种设定值一般用在用户自定义对检测结果的组合程序上； 参数5：flags--要么使用默认值，要么使用...CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING，如果设置为CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING，那么函数将会使用Canny边缘检测来排除边缘过多或过少的区域，因此这些区域通常不会是人脸所在区域...； 参数6、7：minSize和maxSize用来限制得到的目标区域的范围。...三、编程后的展示 运行程序可得到待识别的原图和检测结果图以及显示共检测到的人脸个数：选取三组实验，其显示结果如图所示： 实验1：国民闺女 ? 实验2：who？ ? 实验3：可看过？ ?

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    Excel应用实践20：使用Excel中的数据自动填写Word表格

    图2 解决思路 首先，将需要自动填写的datafromexcel.docx文档作为模板，并对每个要填写的位置放置书签。...例如，将光标移至上图2所示表格中姓名后的空格，单击功能区选项卡“插入——书签”，在弹出的“书签”对话框中输入书签名“姓名”，如下图3所示。 ?...图3 同样，在表的其它空格中插入相应的书签，结果如下图4所示。 ? 图4 在Excel工作表中，将相应数据所在的单元格命名，名称与要填写的上图4中表的书签名相同。...，有兴趣的朋友可以仔细体会。...运行ExportDataToWord过程，在文件夹中会生成以列A中的姓名为名称的Word文档，如下图5所示。 ? 图5 打开任一文档，结果都是填写好了的表格，如下图6所示。 ?

    7.4K20

    .NET 中使用 Mutex 进行跨越进程边界的同步

    Mutex 是 Mutual Exclusion 的缩写，是互斥锁，用于防止两个线程同时对计算机上的同一个资源进行访问。不过相比于其他互斥的方式，Mutex 能够跨越线程边界。...用更多的系统资源，带来更强大的功能 —— Mutex 能进行跨越应用程序域边界的封送，能进行跨越进程边界的线程同步。...简单的 Mutex（不能跨进程互斥） 最简单的 Mutex 的使用方法就是直接 new 出来，然后使用 Wait 进行等待，使用 ReleaseMutex 进行释放。...使用 new Mutex(false, "Walterlv.Mutex") 创建一个命名的互斥锁，以便进行跨进程的资源互斥访问。...在使用这个构造函数重载的时候，第一个参数 initiallyOwned 建议的取值为 false。

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    【目标跟踪】奇葩需求如何处理（二）

    HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, 2, 1000, param1=50, param2=35, minRadius=80, maxRadius=100) # 确保检测到了圆...circles is not None: # 将坐标和半径转换为整数 circles = np.uint16(np.around(circles)) # 遍历检测到的每个圆...(roi, edges, 100, 200); // 应用Canny边缘检测，注意：这里应该是Canny而不是Canny // 显示边缘检测结果（如果需要） // namedWindow..., HOUGH_GRADIENT, 1, 100, 50, 35, 80, 100); // 注意：这里是HOUGH_GRADIENT而不是HOUGH_GRADIENT // 遍历检测到的每个圆...转换为灰度图像 取一定区域进行操作 高斯滤波去噪 Canny 边缘检测 HoughCircles 霍夫曼圆找圆 画图 在找到圆中可以添加一些过滤条件，过滤一些误检的圆。

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    使用 Python 的基于边缘和基于区域的分割

    中间的图像有一把椅子、一张桌子和窗户作为我们的分割图像对象。在最右边的图像中，通过标记图像对象来使用实例分割。 在使用 Python 进行机器学习之后，分割变得非常容易。...分割的另一个应用是在医学领域中，在检测到肿瘤、癌症等严重疾病后进行高效和快速的诊断，以及查看由射线照相、MRI、热成像、内窥镜检查、细胞和组织的超声检查生成的医学图像中的模式。...基于边缘分割 在这种方法中，区域的边界彼此之间以及与背景之间的差异很大，允许基于强度（灰度级）的局部不连续性进行边界检测。 换句话说，它是在图像中定位边缘的过程。...(0.5, 1.0, 'Canny detector') 在这段代码中，我们使用了 canny 库，这是一种流行的边缘检测算法来检测输入图像的边缘。...Ndi.binary_fill_holes用于填充连接到边界的n维二进制阵列孔和侵入孔。

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    OpenCV边缘检测与视频读写

    基于零穿越：通过寻找图像二阶导数零穿越来寻找边界，代表算法是Laplacian算子。...Canny算法：是一个多阶段的边缘检测算法，包括使用高斯滤波器平滑图像、计算梯度幅度和方向、应用非最大抑制以及使用双阈值法进行边缘跟踪。...Canny算法被认为是一种最优的边缘检测方法，因为它试图最小化误检和漏检的边缘。 API   利用OpenCV进行sobel边缘检测的API是cv2.Sobel() 函数。...Canny边缘检测算法包括以下几个关键步骤： 高斯滤波：使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，以减少图像噪声对边缘检测的影响。...在OpenCV中要实现Canny检测使用的API: canny = cv2.Canny(image, threshold1, threshold2)   image:灰度图， threshold1

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    【计算机视觉】【图像处理综合应用】路沿检测

    实验内容：针对给定的视频，利用图像处理基本方法实现道路路沿的检测； 提示：可利用Hough变换进行线检测，融合路沿的结构信息实现路沿边界定位（图中红色的点位置）。...Canny边缘检测算法步骤如下： 高斯滤波去噪→计算梯度幅值和方向→非极大值抑制→双阈值处理 高斯滤波器去除噪声 使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，以减少噪声的影响。...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。...canny进行边缘提取，最后使用Hough线变换绘制直线。

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    C++ OpenCV中Canny边缘检测

    Canny提出，同时提出了边缘检测的三大准则： 低错误率的边缘检测：检测算法应该精确地找到图像中的尽可能多的边缘，尽可能的减少漏检和误检。 最优定位：检测的边缘点应该精确地定位于边缘的中心。...图像中的任意边缘应该只被标记一次，同时图像噪声不应产生伪边缘。 Canny算法出现以后一直是作为一种标准的边缘检测算法，此后也出现了各种基于Canny算法的改进算法。...时至今日，Canny算法及其各种变种依旧是一种优秀的边缘检测算法。而且除非前提条件很适合，你很难找到一种边缘检测算子能显著地比Canny算子做的更好。...Canny边缘检测算法的处理流程 Canny边缘检测算法可以分为以下5个步骤： 1) 高斯模糊 - GaussianBlur 2) 灰度转换 - cvtColor 3)...我们在上面定义了一一个初始的阈值为40和最大阈值255，然后又增加了一个方法用于处理Canny的运算 ? 然后下面写Canny的方法 ? 其中我们的后面参数阈值就是第一个阈值*2即可。

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    讲解python图像边缘检测

    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...Edges', edges)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()通过以上代码，我们可以加载一张图像，并对其应用Canny边缘检测算法，最终显示原始图像和检测到的边缘...以下是一个示例代码，展示了如何使用Canny边缘检测算法来检测交通标志的轮廓。...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。...权重取决于两个像素之间的距离和高斯分布函数的值。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。

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    【OpenCV入门之九】轮廓查找和多边形包围轮廓

    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。...不过精准只是因为原图的形状比较简单，如果遇到复杂图片，那情况就不太乐观了。 ? ? 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。...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...显示在一个窗口 namedWindow("Contours", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("Contours", drawing); } 下面两张不同阈值的效果图把检测到的轮廓分别用多边形...，第一种使用了moments()函数(程序里的mu[i].m00)，第二种使用了contourAra()函数进行面积计算，大家可以看一下两种方法计算出来的面积有没有差别。

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    笔记分享 : OpenCV中的常用边缘检测算法

    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....该算法比较复杂，不过，实现起来共5步，我们看一下： ① 首先用Gaussian滤波对图片进行降噪； ② 计算梯度； ③ 在边缘使用NMS（非极大值抑制）【关于该算法的讲解，后续我会分享】，筛选出最优的边缘检测...； ④ 对所有检测到的边缘应用双阈值（比如下面案例中写的200和300）； ⑤ 分析所有边缘以及彼此之间的连接，保留真正的边缘，丢弃弱边缘。...检测的轮廓不建立等级关系 cv2.RETR_CCOMP 建立两个等级的轮廓，上面的一层为外边界，里面的一层为内孔的边界信息。...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。

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