技术标签: 算法 机器视觉Robotic Vision 计算机视觉 图像处理
图像边缘是图像最基本的特征,所谓边缘(Edge) 是指图像局部特性的不连续性。灰度或结构等信息的突变处称之为边缘。例如,灰度级的突变、颜色的突变,、纹理结构的突变等。边缘是一个区域的结束,也是另一个区域的开始,利用该特征可以分割图像。
而且边缘检测算法应用面非常广,遍及很多领域,是入门计算机视觉(Computer vision)学习一个非常好的途径,又与我下周需要交的数字图像处理的实验报告紧密相关,故本周的主要工作是边缘检测的内容。
一、 边缘检测算子(Sobel、Prewitt、Roberts、Canny、Marr-Hildreth)
首先理解滤波,滤波的目的主要有两个:
其中注意区分滤波器(filter)与核(kernel)的差别,在keras中的理解为:
其中channels表示卷积核的数量,一般为2的指数次方。
在介绍完滤波后,学习基本边缘检测算法是一件很轻松的事情,因为边缘检测本质上就是一种滤波算法,区别在于滤波器的选择,滤波的规则是完全一致的。
首先需要明确,为了达到寻找边缘的目的,检测灰度变化可用一阶导数或二阶导数来完成,一阶导数是以最大值作为对应的边缘的位置,而二阶导数则以过零点作为对应边缘的位置。下面对常见的边缘检测算子进行分类讨论介绍:
1) 一阶导数的边缘算子
通过模板作为核与图像的每个像素点做卷积和运算,然后选取合适的阈值来提取图像的边缘。常见的有Roberts算子、Sobel算子和Prewitt算子。
Roberts算子又称为交叉微分算法,它是基于交叉差分的梯度算法,通过局部差分计算检测边缘线条。常用来处理具有陡峭的低噪声图像,当图像边缘接近于正45度或负45度时,该算法处理效果更理想。其缺点是对边缘的定位不太准确,提取的边缘线条较粗。
Prewitt算子是一种图像边缘检测的微分算子,其原理是利用特定区域内像素灰度值产生的差分实现边缘检测。由于Prewitt算子采用3x3模板对区域内的像素值进行计算,而Robert算子的模板为2x2,故Prewitt算子的边缘检测结果在水平方向和垂直方向均比Robert算子更加明显。Prewitt算子适合用来识别噪声较多、灰度渐变的图像。
Sobel算子是一种用于边缘检测的离散微分算子,它结合了高斯平滑和微分求导。该算子用于计算图像明暗程度近似值,根据图像边缘旁边明暗程度把该区域内超过某个数的特定点记为边缘。Sobel算子在Prewitt算子的基础上增加了权重的概念,认为相邻点的距离远近对当前像素点的影响是不同的,距离越近的像素点对应当前像素的影响越大,从而实现图像锐化并突出边缘轮廓。
Sobel算子根据像素点上下、左右邻点灰度加权差,在边缘处达到极值这一现象检测边缘。对噪声具有平滑作用,提供较为精确的边缘方向信息。因为Sobel算子结合了高斯平滑和微分求导(分化),因此结果会具有更多的抗噪性,当对精度要求不是很高时,Sobel算子是一种较为常用的边缘检测方法。
2) 二阶导数的边缘算子
依据于二阶导数过零点,常见的有Laplacian 算子,此类算子对噪声敏感。
拉普拉斯(Laplacian) 算子是 维欧几里德空间中的一个二阶微分算子,常用于图像增强领域和边缘提取。它通过灰度差分计算邻域内的像素。
通过Laplacian算子的模板可以发现:
1)当邻域内像素灰度相同时,模板的卷积运算结果为0;
2)当中心像素灰度高于邻域内其他像素的平均灰度时,模板的卷积运算结果为正数;
3)当中心像素的灰度低于邻域内其他像素的平均灰度时,模板的卷积为负数。对卷积运算的结果用适当的衰弱因子处理并加在原中心像素上,就可以实现图像的锐化处理。
PS:图像锐化(image sharpening)是补偿图像的轮廓,增强图像的边缘及灰度跳变的部分,使图像变得清晰,分为空间域处理和频域处理两类。图像锐化是为了突出图像上地物的边缘、轮廓,或某些线性目标要素的特征。这种滤波方法提高了地物边缘与周围像元之间的反差,因此也被称为边缘增强。
3) 其他边缘算子
前面两类均是通过微分算子来检测图像边缘,还有一种就是Canny算子,其是在满足一定约束条件下推导出来的边缘检测最优化算子。此部分待开发~
文章浏览阅读3.6k次,点赞2次,收藏2次。DELL7080台式机两块硬盘。_没有u盘怎么装ubuntu
文章浏览阅读32次。题面Bessie wants to navigate her spaceship through a dangerous asteroid field in the shape of an N x N grid (1 <= N <= 500). The grid contains K asteroids (1 <= K <= 10,000), which are conv...
文章浏览阅读2.6w次,点赞21次,收藏112次。机器视觉则主要是指工业领域视觉的应用研究,例如自主机器人的视觉,用于检测和测量的视觉系统等。它通过在工业领域将图像感知、图像处理、控制理论与软件、硬件紧密结合,并研究解决图像处理和计算机视觉理论在实际应用过程中的问题,以实现高效的运动控制或各种实时操作。_工业机器视觉系统的构成与开发过程(理论篇—1
文章浏览阅读5.9w次,点赞32次,收藏58次。legend 传奇、图例。plt.legend()的作用:在plt.plot() 定义后plt.legend() 会显示该 label 的内容,否则会报error: No handles with labels found to put in legend.plt.plot(result_price, color = 'red', label = 'Training Loss') legend作用位置:下图红圈处。..._plt.legend
文章浏览阅读2.2k次,点赞3次,收藏11次。深入理解 C# .NET Core 中 async await 异步编程思想引言一、什么是异步?1.1 简单实例(WatchTV并行CookCoffee)二、深入理解(异步)2.1 当我需要异步返回值时,怎么处理?2.2 充分利用异步并行的高效性async await的秘密引言很久没来CSDN了,快小半年了一直在闲置,也写不出一些带有思想和深度的文章;之前就写过一篇关于async await 的异步理解 ,现在回顾,真的不要太浅和太陋,让人不忍直视!好了,废话不再啰嗦,直入主题:一、什么是异步?_netcore async await
文章浏览阅读6.5w次,点赞166次,收藏309次。当我看到别人的类上面的多行注释是是这样的:这样的:这样的:好装X啊!我也想要!怎么办呢?往下瞅:跟着我左手右手一个慢动作~~~File--->Settings---->Editor---->File and Code Templates --->Includes--->File Header:之后点applay--..._idea作者和日期等注释
文章浏览阅读175次。Netperf是一种网络性能的测量工具,主要针对基于TCP或UDP的传输。Netperf根据应用的不同,可以进行不同模式的网络性能测试,即批量数据传输(bulk data transfer)模式和请求/应答(request/reponse)模式。工作原理Netperf工具以client/server方式工作。server端是netserver,用来侦听来自client端的连接,c..._netperf 麒麟
文章浏览阅读1.1k次,点赞2次,收藏3次。作者| qcrao责编 | 屠敏出品 | 程序员宅基地刚开始写这篇文章的时候,目标非常大,想要探索 Go 程序的一生:编码、编译、汇编、链接、运行、退出。它的每一步具体如何进行,力图弄清 Go 程序的这一生。在这个过程中,我又复习了一遍《程序员的自我修养》。这是一本讲编译、链接的书,非常详细,值得一看!数年前,我第一次看到这本书的书名,就非常喜欢。因为它模仿了周星驰喜剧..._go run 每次都要编译吗
文章浏览阅读1.4k次,点赞4次,收藏2次。0、C++的输入输出分为三种:(1)基于控制台的I/O (2)基于文件的I/O (3)基于字符串的I/O 1、头文件[cpp] view plaincopyprint?#include 2、作用istringstream类用于执行C++风格的字符串流的输入操作。 ostringstream类用_c++ istringstream a >> string
文章浏览阅读2k次,点赞3次,收藏14次。我们在每个修改的地方都记录一条对应的 redo 日志显然是不现实的,因此实现方式是用时间换空间,我们在数据库崩了之后用日志还原数据时,在执行这条日志之前,数据库应该是一个一致性状态,我们用对应的参数,执行固定的步骤,修改对应的数据。1,MySQL 就是通过 undolog 回滚日志来保证事务原子性的,在异常发生时,对已经执行的操作进行回滚,回滚日志会先于数据持久化到磁盘上(因为它记录的数据比较少,所以持久化的速度快),当用户再次启动数据库的时候,数据库能够通过查询回滚日志来回滚将之前未完成的事务。_binglog
文章浏览阅读3k次。概述之前介绍过 移动Web开发基础-flex弹性布局(兼容写法) 里面有提到过想做一个Chrome插件,来生成flexbox布局的css代码直接拷贝出来用。最近把这个想法实现了,给大家分享下。play-flexbox插件介绍play-flexbox一秒搞定flexbox布局,可直接预览效果,拷贝CSS代码快速用于页面重构。 你也可以通过点击以下链接(codepen示例)查_chrome css布局插件
文章浏览阅读308次。我自己的配置是GeForce GTX 1660 +CUDA10.0+CUDNN7.6.0 + TensorFlow-GPU 1.14.0Win10系统安装tensorflow-gpu(按照步骤一次成功)https://blog.csdn.net/zqxdsy/article/details/103152190环境配置——win10下TensorFlow-GPU安装(GTX1660 SUPER+CUDA10+CUDNN7.4)https://blog.csdn.net/jiDxiaohuo/arti