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  1. canny算子、sobel算子边缘检测python代码

  2. canny算子、sobel算子边缘检测的python代码实现

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2012-06-17
    • 文件大小：1024
    • 提供者：crystalmai

  1. 完整Python代码实现canny算子、sobel算子边缘检测

  2. 完整Python实现canny算子、sobel算子边缘检测，边缘检测经典算法：canny、sobel

  3. 所属分类：VR

    • 发布日期：2017-10-12
    • 文件大小：1024
    • 提供者：lin5885533

  1. 用python实现的canny边缘检测和角点检测，搭建了GUI与OpenCV处理结果做对比

  2. 用python编程语言，用OpenCV实现以下功能： 1.图像采集、输入和显示 2.软件界面的搭建 3.在界面上实现： （1）原图像显示 （2）处理结果图像显示 （3）处理功能按钮 4.功能包括：canny边缘检测，角点检测（界面分别显示自己所写算法处理结果和OpenCV的算法处理结果，做对比）。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2020-02-02
    • 文件大小：8192
    • 提供者：qq_41886908

  1. python Canny边缘检测算法的实现

  2. 主要介绍了python Canny边缘检测算法的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-17
    • 文件大小：463872
    • 提供者：weixin_38501826

  1. python实现canny边缘检测

  2. 本文主要讲解了canny边缘检测原理：计算梯度幅值和方向、根据角度对幅值进行非极大值抑制、用双阈值算法检测和连接边缘以及python 实现

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38550722

  1. Python实现Canny及Hough算法代码实例解析

  2. 任务说明：编写一个钱币定位系统，其不仅能够检测出输入图像中各个钱币的边缘，同时，还能给出各个钱币的圆心坐标与半径。 效果 代码实现 Canny边缘检测： # Author: Ji Qiu （BUPT） # filename: my_canny.py import cv2 import numpy as np class Canny: def __init__(self, Guassian_kernal_size, img, HT_high_threshold, HT_low_thresh

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：387072
    • 提供者：weixin_38670433

  1. python+opencv车道线检测（简易实现）

  2. python+opencv车道线检测（简易实现） 技术栈：python+opencv 实现思路： canny边缘检测获取图中的边缘信息； 霍夫变换寻找图中直线； 绘制梯形感兴趣区域获得车前范围； 得到并绘制车道线； 效果展示： 代码实现： import cv2 import numpy as np def canny(): gray = cv2.cvtColor(lane_image, cv2.COLOR_RGB2GRAY) #高斯滤波 blur = cv2.Gauss

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：172032
    • 提供者：weixin_38689191

  1. python模拟哔哩哔哩滑块登入验证的实现

  2. 准备工具 pip3 install PIL pip3 install opencv-python pip3 install numpy 谷歌驱动 建议指定清华源下载速度会更快点 使用方法 ： pip3 install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/opencv-python/ 谷歌驱动 谷歌驱动下载链接 ：http://npm.taobao.org/mirrors/chromedriver/ 前

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：309248
    • 提供者：weixin_38528180

  1. OpenCV+Python识别车牌和字符分割的实现

  2. 本篇文章主要基于python语言和OpenCV库（cv2）进行车牌区域识别和字符分割，开篇之前针对在python中安装opencv的环境这里不做介绍，可以自行安装配置！ 车牌号检测需要大致分为四个部分： 1.车辆图像获取 2.车牌定位、 3.车牌字符分割 4.车牌字符识别 具体介绍 车牌定位需要用到的是图片二值化为黑白后进canny边缘检测后多次进行开运算与闭运算用于消除小块的区域，保留大块的区域，后用cv2.rectangle选取矩形框，从而定位车牌位置 车牌字符的分割前需要准备的是只保留车牌

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：114688
    • 提供者：weixin_38690522

  1. python hough变换检测直线的实现方法

  2. 1 原理  2 检测步骤 将参数空间(ρ,θ) 量化成m*n(m为ρ的等份数，n为θ的等份数)个单元，并设置累加器矩阵，初始值为0； 对图像边界上的每一个点（x,y）带入ρ=xcosθ+ysinθ，求得每个θ对应的ρ值，并在ρ和θ所对应的单元，将累加器加1，即：Q(i,j)=Q(i,j)+1； 检验参数空间中每个累加器的值，累加器最大的单元所对应的ρ和θ即为直角坐标系中直线方程的参数。  3 接口 image：二值图像，canny边缘检测输出。这里是result。 rho: 以像素为单位的距

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-26
    • 文件大小：208896
    • 提供者：weixin_38674415

  1. Python实现Canny边缘检测算法

  2. Canny边缘检测算法由计算机科学家JohnF.Canny于1986年提出的。其不仅提供了算法，还带来了一套边缘检测的理论，分阶段的解释如何实现边缘检测。Canny检测算法包含下面几个阶段：1.灰度化2.高斯模糊3.计算图片梯度幅值4.非极大值抑制5.双阈值选取灰度化实际上是一种降维的操作，可以减少计算。如果算法不进行色彩相关的识别的话，不灰度化，也可以直接进行后面的阶段。在实际的图片中，都会包含噪声。但有时候，图片中的噪声会导致图片中边缘信息的消失。对此的解决方案就是使用高斯平滑来减少噪声，即

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：246784
    • 提供者：weixin_38628612

  1. canny边缘检测python实现

  2. canny边缘检测共有5部分组成，下边我会分别来介绍。可选用的模板：soble算子、Prewitt算子、Roberts模板等等;一般采用soble算子，OpenCV也是如此，利用soble水平和垂直算子与输入图像卷积计算dx、dy：进一步可以得到图像梯度的幅值：为了简化计算，幅值也可以作如下近似：角度为：如下图表示了中心点的梯度向量、方位角以及边缘方向（任一点的边缘与梯度向量正交）：划重点：是沿着梯度方向对幅值进行非极大值抑制，而非边缘方向，这里初学者容易弄混。例如：3*3区域内，边缘可以划分为

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38518518

  1. 几种边缘检测算法对比及python代码实现

  2. 边缘检测（边缘提取）是图像滤波的一种，最常用的主要有三种，Sobel算子，Laplacian算子，Canny算子。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；当对精度要求不是很高时，是一种较为常用的边缘检测方法。是带有方向的。在opencv-python中，Sobel算子的主函数代码为：前四个是必须的参数：第一个参数是需要处理的图像；第二个参数是图像的深度，-1表示采用的是与原图像相同的深度。目标图像的深度必须大于等于

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：260096
    • 提供者：weixin_38730840

  1. Python使用Opencv实现边缘检测以及轮廓检测

  2. Canny边缘检测器是一种被广泛使用的算法，并被认为是边缘检测最优的算法，该方法使用了比高斯差分算法更复杂的技巧，如多向灰度梯度和滞后阈值化。Canny边缘检测器算法基本步骤：平滑图像：通过使用合适的模糊半径执行高斯模糊来减少图像内的噪声。计算图像的梯度：这里计算图像的梯度，并将梯度分类为垂直、水平和斜对角。这一步的输出用于在下一步中计算真正的边缘。非最大值抑制：利用上一步计算出来的梯度方向，检测某一像素在梯度的正方向和负方向上是否是局部最大值，如果是，则抑制该像素（像素不属于边缘）。这是一种边

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：365568
    • 提供者：weixin_38630463

  1. canny边缘检测python实现

  2. canny边缘检测共有5部分组成，下边我会分别来介绍。 可选用的模板：soble算子、Prewitt算子、Roberts模板等等;一般采用soble算子，OpenCV也是如此，利用soble水平和垂直算子与输入图像卷积计算dx、dy：进一步可以得到图像梯度的幅值：为了简化计算，幅值也可以作如下近似：角度为：如下图表示了中心点的梯度向量、方位角以及边缘方向（任一点的边缘与梯度向量正交）： 划重点：是沿着梯度方向对幅值进行

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38520046

  1. Python使用Opencv实现边缘检测以及轮廓检测

  2. Canny边缘检测器是一种被广泛使用的算法，并被认为是边缘检测最优的算法，该方法使用了比高斯差分算法更复杂的技巧，如多向灰度梯度和滞后阈值化。Canny边缘检测器算法基本步骤：平滑图像：通过使用合适的模糊半径执行高斯模糊来减少图像内的噪声。 计算图像的梯度：这里计算图像的梯度，并将梯度分类为垂直、水平和斜对角。这一步的输出用于在下一步中计算真正的边缘。 非最大值抑制：利用上一步计算出来的梯度方向，检测某一像素在梯度的正方

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：365568
    • 提供者：weixin_38616435

  1. 几种边缘检测算法对比及python代码实现

  2. 边缘检测（边缘提取）是图像滤波的一种，最常用的主要有三种，Sobel算子，Laplacian算子，Canny算子。 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；当对精度要求不是很高时，是一种较为常用的边缘检测方法。是带有方向的。在opencv-python中，Sobel算子的主函数代码为： 前四个是必须的参数：第一个参数是需要处理的图像； 第二

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：260096
    • 提供者：weixin_38746574

  1. Python实现Canny边缘检测算法

  2. Canny边缘检测算法由计算机科学家JohnF.Canny 于1986年提出的。其不仅提供了算法，还带来了一套边缘检测的理论，分阶段的解释如何实现边缘检测。Canny 检测算法包含下面几个阶段：1.灰度化2.高斯模糊3.计算图片梯度幅值4.非极大值抑制5.双阈值选取 灰度化实际上是一种降维的操作，可以减少计算。如果算法不进行色彩相关的识别的话，不灰度化，也可以直接进行后面的阶段。在实际的图片中

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：246784
    • 提供者：weixin_38742532

  1. python Canny边缘检测算法的实现

  2. 图像边缘信息主要集中在高频段，通常说图像锐化或检测边缘，实质就是高频滤波。我们知道微分运算是求信号的变化率，具有加强高频分量的作用。在空域运算中来说，对图像的锐化就是计算微分。对于数字图像的离散信号，微分运算就变成计算差分或梯度。图像处理中有多种边缘检测（梯度）算子，常用的包括普通一阶差分，Robert算子（交叉差分），Sobel算子等等，是基于寻找梯度强度。拉普拉斯算子（二阶差分）是基于过零点检测。通过计算梯度，设置阀值，得到边缘图像。 Canny边缘检测算子是一种多级检测算法。1986年由J

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：460800
    • 提供者：weixin_38590567

  1. python实现canny边缘检测

  2. canny边缘检测原理 canny边缘检测共有5部分组成，下边我会分别来介绍。 1 高斯模糊（略） 2 计算梯度幅值和方向。 可选用的模板：soble算子、Prewitt算子、Roberts模板等等; 一般采用soble算子，OpenCV也是如此，利用soble水平和垂直算子与输入图像卷积计算dx、dy： 进一步可以得到图像梯度的幅值： 为了简化计算，幅值也可以作如下近似： 角度为： 如下图表示了中心点的梯度向量、方位角以及边缘方向（任一点的边缘与梯度向量正交） ： θ = θm =

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38651929
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