威尼斯欢乐娱人城官网-使用Python+OpenCV进行图像处理(三)

木工雕刻机 | 2021-02-13

首页_检查是计算机视觉任务中的主要任务之一,而且得到了普遍应用。 检查技术有助于检查人类更容易被肉眼忽视的错误。 也可以“自动驾驶汽车的感觉空间信息”。

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自动化检测技术的广泛应用无疑会给我们带来效率和安全性。 本篇是这个系列的第三篇。 系列整体的目录是颜色模型的解读和在图像上的图形描绘(图像处理基本操作)。 基本的图像处理和滤波技术。

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根据特征检测面部。 在轮廓检查之前,对几种颜色模型和在图像上描绘图形的方法进行了说明。

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还介绍了模糊、梯度、锈蚀、扩展等常用的图像处理技术。 本文将这些技术应用于图像特征检测和面部检测。 本篇不使用本系列前两个中说明的图像处理技术。

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边缘检测(EdgeDetection )边缘检测是检测图像中的变化本质上不是轻微或倒数的像素点。 连接这些像素点的线段成为边缘。 实质上,上一篇文章已经介绍了Sobel算子和拉普拉斯算子展开梯度滤波的基础边缘检测技术。 梯度滤波器通过计算图像像素值的等效方向的导数,能够构建描绘图像边缘的边缘检测。

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Canny检测算法是另一种图像边缘检测技术。 另外,它是目前最受欢迎的边缘检测技术之一,分为减振、坡度和梯度方向的判别、非最大值引导和延迟阈值化处理四个步骤构建。

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首先通过高斯模糊技术构建减振。 然后,获取用于索贝尔算子的图像梯度。

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接着,对于得到的梯度,检测各像素点及其周围的像素点,确认该像素点是否是这些局部像素点中局部的最大值。 如果不是局部最大值,则将这一点的像素值设为零(几乎是缺陷,黑色)。 这个过程是非极大值诱导。 如果确认这一点是局部最大值,请展开第四步,即下一步。

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第四步是请求先前检测出的边缘是否是可靠边缘的最后确定阶段。 该决定阶段被称为延迟阈值化,必须用两个阈值(“小阈值”、“小阈值”)展开决定。

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等价的两个具有不同的阈值,我们可以得到三个阈值化区间。 因此,如果这一点的像素值小于两个阈值中的“小阈值”,则判断为边缘点。 比较起来,如果原作的两个阈值参数中大于“小阈值”,则确认为非边缘点,不废弃。

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另外,在这一点的像素值处于两个参数阈值之间的情况下,根据是否与“证明边缘点”有联系来要求有无废弃,有联系的情况下遵循不废弃的原则。。

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