1. 传统的边缘检测（比如Sobel）手工设计了3*3的filter（或者叫kernel）的9个权重，在深度学习中，这9个权重都是学习出来的参数，会比手工设计的filter更好，不但可以提取90度、0度的边缘，也可以提取出任意朝向的边缘（比如73度）。把这9个权重当成参数的思想已经成为计算机视觉中最 ...
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2017-11-25 20:44:48
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在该文将介绍基本的几种应用于边缘检测的滤波器,首先我们读入saber用来做为示例的图像 使用上图作为滤波器使用的图形 Roberts 交叉梯度算子 Roberts交叉梯度算子由两个$2\times2$的模版构成，如图。 $$ \begin{bmatrix} 1 & 0 \\ 0 & 1 \end{b ...
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2017-11-23 08:09:28
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# coding=utf-8 import cv2 import numpy as np filename = 'woman.JPEG' #读入图像，以灰度格式 img = cv2.imread(filename) gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY... ...
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2017-11-13 23:07:31
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sobel算子 - sophia_hxw - 博客园 http://www.cnblogs.com/sophia-hxw/p/6088035.html #1，个人理解 网上查了很多资料，都说sobel算子是用来检测边缘的，分别给了两个方向上的卷积核，然后说明做法，就说这就是sobel算子。对于我个人 ...
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2017-10-20 20:09:38
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边缘检测 边缘是指图象中灰度发生急剧变化的区域。图象灰度的变化情况可以用灰度分布的梯度来反映，给定连续图象f(x，y)，其方向导数在边缘法线方向上取得局部最大值。 图象中一点的边缘被定义为一个矢量，模为当前点最人的方向导数，方向为该角度代表的方向。通常我们只考虑其模，而不关心方向。 梯度算子 边缘检 ...
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2017-10-20 20:02:35
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计算机视觉中的边缘检测 边缘检测是计算机视觉中最重要的概念之一。这是一个很直观的概念，在一个图像上运行图像检测应该只输出边缘，与素描比较相似。我的目标不仅是清晰地解释边缘检测是怎样工作的，同时也提供一个新而又容易的方法只需要最小工作来明显地提高边缘检测。 通过获得这些边缘，许多计算机算法才得以有可能 ...
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2017-10-20 20:01:00
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填充封闭区域 这是http://www.imagepy.org/的作者想法，我只是对其理解之后改进和说明，欢迎大家使用这个小软件！ 有需要源工程的朋友可以留邮箱！ 目标：填充白色区域的内部 说明：看似很简单的题目，如果盲目的做，半天弄不出来而且复杂度很高，在很多场合有利用。 方法： 1.利用边缘检测 ...
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2017-10-08 13:00:17
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参考网站： http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901 1、边缘检测步骤 1）滤波：边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数通常对噪声很敏感。（ 通常用高斯滤波 ） 2）增强：增强边缘的基础是确定图像各点领域强度 ...
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2017-09-23 00:10:43
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本篇文章我要写的是基于的腐蚀膨胀算法实现，腐蚀膨胀是形态学图像处理的基础，，腐蚀在二值图像的基础上做“收缩”或“细化”操作，膨胀在二值图像的基础上做“加长”或“变粗”的操作。那么什么是二值图像呢？把一幅图片看做成一个二维的数组，那么二值图像是一个只有0和1的逻辑数组，我们前面Sobel边缘检测后的图 ...
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2017-09-22 14:07:14
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一. 图像语义分割 传统的图像分割方法主要包括以下几种： 1）基于边缘检测 2）基于阈值分割 比如直方图，颜色，灰度等 3）水平集方法 这里我们要说的是语义分割，什么是语义分割呢？先来看张图： 将目标按照其分类进行像素级的区分，比如区分上图的 摩托车 和 骑手，这就是语义分割，语义分割赋予了场景理解 ...
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2017-09-14 14:52:49
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