一、函数简介1、laplacian算子函数原型：Laplacian(src, ddepth, dst=None, ksize=None, scale=None, delta=None, borderType=None)src：图像矩阵ddepth：深度类型2、Sobel算子函数原型：Sobel(src, ddepth, dx, dy, dst=None, ksize=None, scale=None...
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2015-08-18 19:27:00
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轮廓（Contours），指的是有相同颜色或者密度，连接所有连续点的一条曲线。检测轮廓的工作对形状分析和物体检测与识别都非常有用。在轮廓检测之前，首先要对图片进行二值化或者Canny边缘检测。在OpenCV中，寻找的物体是白色的，而背景必须是黑色的，因此图片预处理时必须保证这一点。cv2.findContours函数Python版示例如下，也可以参考【OpenCV-Python教程（11、轮廓检测）...
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2015-08-04 13:30:28
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这里介绍三种边缘检测的方法， Sobel算子（索贝尔算子）， Laplacian算子（拉普拉斯算子） 和 Canny算子 的边缘检测。
Sobel算子
Sobel算子在一阶偏导上检测边缘，且能在水平（x 方向）和竖直（y 方向）分别作用。直观上，Sobel寻找这样的边缘：中间灰度值特别大，两边很小，即像素值出现跳跃的现象。我们可以通过求梯度值来确定。
x 和 y 两个方向的核函数如下：
?...
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2015-08-03 22:47:06
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最大轮廓和投影 最近非常多的用到了最大轮廓和投影运算。回想起来，这两种算法的确是属于非常常见的基础算法。这里加以总结和提取。 最大轮廓： 前提是图像经过了灰度和阈值处理，也可以直接处理canny的结果，有些时候需要预先经过色彩域的转换。最后得到的结果，应该是一个contour，当然可以采用一定的方法...
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2015-07-16 07:16:50
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梯度简单来说就是求导，在图像上表现出来的就是提取图像的边缘（不管是横向的、纵向的、斜方向的等等），所需要的无非也是一个核模板，模板的不同结果也不同。所以可以看到，所有的这些个算子函数，归结到底都可以用函数cv2.filter2D()来表示，不同的方法给予不同的核模板，然后演化为不同的算子而已。并且这只是这类滤波函数的一个用途，曾经写过一个关于matlab下滤波函数imfilter（）的扩展应用（等同...
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2015-07-12 19:02:57
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数字图像处理之拉普拉斯边缘检测算法。将边缘提取出来。...
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2015-07-10 09:35:03
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1、对图像进行高斯模糊，实现图形的平滑，去除尖锐噪声定义：高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、...
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2015-07-07 10:55:43
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目录：1，过程感慨；2，运行环境；3，准备工作；4，编译 .so5，遇到的关键问题及其解决方法6，实现效果截图。------------------------------------------------------------------------（原创：转载声明出处：http://www....
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2015-07-06 17:21:12
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图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分，该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃，既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值。Canny边缘检测基本特征如下：(1) 必须满足两个条件：①能有效地抑制噪声；②必须尽量精确确定边缘的位置。
(2) 根据对信噪比与定位乘积进行测度，得到最优化逼近算子。这就是Canny...
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2015-06-23 20:14:54
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快乐虾http://blog.csdn.net/lights_joy/欢迎转载，但请保留作者信息此前已经得到了单个区域植株图像，接下来似乎应该尝试对这些区域进行分类识别。通过外形和叶脉进行植物种类的识别显然是一种直观的做法，然而由于叶片交叠和光照等现实条件的存在，限制了这类方法的应用。尽管如此，我们仍然希望看看此类方法的效果。同样，本文无意于做理论说明，仅仅是希望了解Python的实现手段。先试试...
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2015-06-07 13:51:28
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