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效果图： *一阶导数与Soble算子 *二阶导数与拉普拉斯算子 定义：把图片想象成连续函数，因为边缘部分的像素值是与旁边像素明显有区别的，所以对图片局部求极值，就可以得到整幅图片的边缘信息了。 不过图片是二维的离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导。 Sobel算子是普通一阶差分，是基于寻 阅读全文
posted @ 2018-11-12 21:10
XJT2019
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知识点介绍 图像金字塔原理： 高斯金字塔 拉普拉斯金字塔： 代码层面知识点： cv2.PyrDown：降采样 cv2.PyrUp：升采样 高斯金字塔与拉普拉斯金字塔 图像金字塔是图像中多尺度表达的一种，最主要用于图像的分割，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。简单来说，图像金字塔就是用 阅读全文
posted @ 2018-11-12 14:51
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*分块 *全局阈值 VS 局部阈值 原图： 全局阈值效果： 全局阈值过滤掉噪点效果：【上一张图全局阈值右边还有噪点 过滤后噪点消失】 高斯C方法局部阈值效果： 补充知识点： 阅读全文
posted @ 2018-11-12 11:19
XJT2019
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图像二值化【图像阈值】简介： 如果灰度图像的像素值大于阈值，则为其分配一个值（可以是白色255），否则为其分配另一个值（可以是黑色0） 图像二值化就是将灰度图像上的像素值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程。 python代码层面知识点： opencv中图像二值化方法： OT 阅读全文
posted @ 2018-11-12 10:08
XJT2019
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