轮廓发现是基于图像边缘提取寻找对象轮廓的方法，所以边缘提取的阈值选定会影响最终的轮廓发现结果 cv::findContours() InputOutputArray binImg//输入图像，非0像素被看成1，0的像素值保持不变8-bit OutputArrayOfArrays contours// ...
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2020-07-21 09:28:03
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前文传送门： 「Python 图像处理 OpenCV （1）：入门」 「Python 图像处理 OpenCV （2）：像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV （3）：图像属性、图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图 ...
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2020-07-11 09:33:27
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canny = cv2.Canny(img, 100, 200) 报错：TypeError: Required argument 'threshold2' (pos 4) not found canny = cv2.Canny(np.asarray(img), 100, 200) ...
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2020-07-08 23:16:56
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1.边缘检测类型和基本原理 在图像处理中，图像边缘常包括三种模型 1).台阶模型：相邻两个像素的灰度值快速变化；如：在离散灰度图像中，灰度值为...0,0,255,255,...就可视为台阶模型； 2).斜坡模型：图像中从亮到暗（或暗到亮）呈现一个类似于斜坡，如在离散灰度图像灰度：...,0,50, ...
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2020-07-03 19:22:01
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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。今天带来第一篇，上篇，话不多说，上货。 导读 随着科学技术的高速发展，FPGA在系统结构上为数字图像处理带来了新的契机。图像中的信息并行存在，因此可以并行对其施以相同的操作，使得图像处理的速度大大提高，这正好适合映射到FPG ...
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2020-07-03 19:21:02
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什么是轮廓？ 轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点（沿边界）的曲线。轮廓是用于形状分析以及对象检测和识别的有用工具。 为了获得更高的准确性，请使用二进制图像。因此，在找到轮廓之前，请应用阈值或canny边缘检测。 从OpenCV 3.2开始，findContours()不再修改源图 ...
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2020-06-17 12:54:29
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#原理 这个shader姑且是根据自己的理解写的，如果有什么不对的评论区提醒一下咯，一般来说模糊和边缘检测这种效果是用卷积来实现的，可以通过使用不同的卷积核来获得图像的特征，模糊其实就是将计算的像素附近的像素乘上一定的权重加起来实现的效果，要保证这些权重的合为1，所以在计算出每个位置的权重后还要除以 ...
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2020-06-11 16:54:15
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一、图像梯度算法 1、图像梯度-Sobel算子 dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize) ddepth:图像的深度 dx和dy分别表示水平和竖直方向 ksize是Sobel算子的大小 1 # *******************图像梯度算法****** ...
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2020-06-02 22:55:48
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一设计功能 计算得到的dxy,再通过和阈值比较大小，输出po_sum作为VGA的输入，在显示器器上显示图像的轮廓。 二设计思路 根据前一篇博客对sobel算法的介绍，先通过FIFO的双流水线操作采集到三行三列的九个数，再得到dx 和dy，再求dx 和dy的绝对值和给Dxy,最后把Dxy 和阈值比较大 ...
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2020-05-26 20:34:29
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一、 题目描述 测量所给图片的高度，即上下边缘间的距离。 思路： 1. 将图片进行阈值操作得到二值化图片。 2. 截取只包含上下边框的部分，以便于后续的轮廓提取 3. 轮廓检测 4. 得到结果 二、 实现过程 1.用于给图片添加中文字符 2.实现图片反色功能 4.边缘检测 5.轮廓操作 6.显示图片 ...
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2020-05-24 13:44:20
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