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c#GDI边缘空白检测算法

您好！您提到的“c#GDI边缘空白检测算法”是一种用于检测图像边缘空白的算法，它使用了C#语言和GDI（图形设备接口）库。以下是关于这个问题的一些信息：

概念：c#GDI边缘空白检测算法是一种基于C#语言和GDI库的图像处理算法，用于检测图像中的边缘空白。它通过分析图像中的像素值和颜色信息来识别边缘空白区域，并将其从图像中移除。
分类：这是一种计算机视觉算法，属于图像处理领域。
优势：这种算法具有较高的准确性和效率，可以在较短的时间内处理大量图像，并且可以很好地处理各种图像格式和尺寸。
应用场景：这种算法可以应用于各种场景，例如：图像裁剪、图像处理、人脸识别等。
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GEE（Google Earth Engine）——Canny edge detection边缘探测（根据地物形状圈图）

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OpenCV 图像分析之 —— Canny

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harris角点检测_那就更详细一点吧

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基于ov5640图像采集系统的sobel边缘检测算法的实现

基于OV5640的图像采集的sobel边缘检测系统的FPGA内部结构如上图所示，再次我们就不从新讲解sobel算子的边缘检测算法，有兴趣的同学可以参考《FPGA图像处理之边缘检测算法的实现》。

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大神带你玩转matlab图像处理(二)

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OpenCV边缘检测与视频读写

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讲解python图像边缘检测

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Lnton羚通智能分析算法镜头脏污识别检测算法

镜头赃物模糊识别检测算法可以利用图像处理和计算机视觉技术来实现。以下是一些常见的算法和方法：

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图像处理算法面试题

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。

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

CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/

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灰度图像的 Sobel 边缘检测算法的 HDL实现（二）

这一步直接通过 HDL 中乘法器的描述来实现，综合时会自动布线为片内乘法器，如下：

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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).

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智能分析网关系列是基于边缘AI计算技术，可对前端摄像头采集的视频流进行实时检测分析，能对监控画面中的人、车、物进行识别。我们的AI边缘计算网关硬件——智能分析网关目前有5个版本：V1、V2、V3、V4、V5，每个版本都能实现对监控视频的智能识别和分析，支持抓拍、记录、告警等，每个版本在算法模型及性能配置上略有不同。硬件可实现的AI检测包括：人脸结构化数据、车辆结构化数据、场景检测类算法、行业类检测算法、人员行为类检测算法等。

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视频云存储/安防监控/视频AI智能分析：消防器材缺失检测功能详解

在我们的日常生活中，消防器材是必不可少的，无论是在学校、园区还是工厂里，都需要摆放消防器材，做好防范措施，降低安全隐患。但有时也需防备消防器材被人为挪动甚至破坏，在危急时刻无法发挥作用。TSINGSEE青犀AI边缘计算网关硬件——智能分析网关消防器材缺失检测算法就能很好地预防这种情况的发生。

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基于FPGA的实时图像边缘检测系统设计（中）

今天给大侠带来基于FPGA的实时图像边缘检测系统设计，由于篇幅较长，分三篇。今天带来第二篇，中篇，话不多说，上货。

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[图像]Canny检测的Matlab实现(含代码)

原文链接：http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/46606791

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原文链接：http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/46606791

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Harris角点检测原理分析

看到一篇从数学意义上讲解Harris角点检测很透彻的文章，转载自：http://blog.csdn.net/newthinker_wei/article/details/45603583

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【AIGC专题】Stable Diffusion 从入门到企业级实战0403

本章是《Stable Diffusion 从入门到企业级实战》系列的第四部分能力进阶篇《Stable Diffusion ControlNet v1.1 图像精准控制》第03节，利用Stable Diffusion ControlNet Canny模型精准控制图像生成。本部分内容，位于整个Stable Diffusion生态体系的位置如下图黄色部分所示：

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【算法随记一】Canny边缘检测算法实现和优化分析。

以前的博文大部分都写的非常详细，有很多分析过程，不过写起来确实很累人，一般一篇好的文章要整理个三四天，但是，时间越来越紧张，后续的一些算法可能就以随记的方式，把实现过程的一些比较容易出错和有价值的细节部分加以描述，并且可能需要对算法本身有一定了解的朋友才能明白我所描述的一些过程了。

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图像特征提取（颜色，纹理，形状）

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程序员欢乐送（第38期）

原文链接：https://cuijiahua.com/blog/2019/10/life-46.html

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深度图像边缘提取及转储

不会吧？不会吧？不会吧？不会有人忘记我还会写图像处理的代码吧？别说了，我知道你忘了，没关系，我会在这篇文章写一些很简短的代码实现常见的图像处理工作（别问为啥写不长，能力有限，20行开外就不受控制了）。

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C#调用GDI+1.1中的函数实现高斯模糊、USM锐化等经典效果。

在GDI+1.1的版本中，MS加入不少新的特性，其中的特效类Effect就是一个很有吸引力的东西，可惜在VS2010的Image类中，却没有把这个类封装进来（不晓得是不是我没有发现），这个也许MS也有自己的考虑的，毕竟要使用这些函数，必须要求系统是Windows Vista及其以上，而XP的市场占有率在那个时候还比较高的。不过，作为一种选择，我们有义务把这些函数给哪些已经按照了这些最新系统的客户使用。其实，这些函数我在VB6下两年前就已经调用过，调用的方式也很简单明了，现在，在学习C#,就要考虑如何将他们封装入C#中。虽然哪些算法的更底层（像素级别的处理实现）实现在很早之前就已经实现，但是能够直接调用现有的函数对于不少朋友来说还是一件很幸福的事情的。实现这个功能的第一步就是要找到这些函数的声明，这个在MSDN上有C风格的声明，改成C#语言的大部分都不成问题，参考 http://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms533971(VS.85).aspx 例如，这个

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【从零学习OpenCV 4】Canny算法

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：

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Canny边缘检测算法（基于OpenCV的Java实现）

Canny边缘检测于1986年由JOHN CANNY首次在论文《A Computational Approach to Edge Detection》中提出，就此拉开了Canny边缘检测算法的序幕。

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【计算机视觉】【图像处理综合应用】路沿检测

用python的OpenCV实现视频文件的处理，用videoCapture打开视频文件，读取每一帧进行处理，然后用videoWriter保存成视频。

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【开源方案共享】无序点云快速的线段分割算法

本文提出了一种基于大规模无序点云的三维线段检测算法。与传统的方法先提取三维边缘点后在拟合三维线段的算法相比，本文提出了一种基于点云分割和二维线段检测的基础上，能够快速的实现三维线段检测算法。在输入无序点云的情况下，对三维线段进行三步检测。首先，通过区域生长和区域合并将点云分割成三维平面。其次，对每个三维平面，将其所属的所有点投影到平面上形成二维图像，然后进行二维轮廓提取和最小二乘拟合得到二维线段。然后将这些二维线段重新投影到三维平面上，以获得相应的三维线段。最后，提出了一种剔除异常点和合并相邻三维线段的后处理方法。在多个公共数据集上的实验证明了该方法的有效性和鲁棒性。

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