摘要：
1 #模板匹配 2 #模板匹配和卷积原理很像，模板在原图像上从原点开始滑动 3 #计算模板与（图像被模板覆盖的地方）的差别程度，这个差别程度的计算方法在opencv里有6种 4 #然后将每次计算的结果放入一个矩阵里，作为结果输出。 5 #假如原图形是AxB大小，而模板是axb大小，则输出结果的矩阵是 阅读全文
posted @ 2023-04-22 22:36
落霞&孤鹜
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摘要：
1 #图像轮廓 2 #先将灰度图像二值化 这样轮廓更加清晰 3 ret,thresh = cv2.threshold(img_gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY) 4 #cv2.findContours(src,mode,method) 5 #mode:轮廓检索模式 6 # 阅读全文
posted @ 2023-04-22 22:07
落霞&孤鹜
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摘要：
图像金字塔 简单来说就是 自下而上图像一步一步缩小 1 高斯金字塔（涉及高斯分布） 向下采样（缩小，对金字塔来说是自下向上） 第一步： 高斯滤波去噪 第二部：将偶数行和列去掉 向上采样（放大，对金字塔来说是自上向下) 第一步：在每个方向上扩大两倍，新增的行和列填充0 第二步：利用之前同样的内核进行卷 阅读全文
posted @ 2023-04-22 21:14
落霞&孤鹜
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摘要：
Canny检测的流程 Canny检测主要是用于边缘检测 1)使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声。 2)计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。 3)应用非极大值(Non-Maximum Suppression)抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应 4)应用双阈值(Double-Threshold)检测 阅读全文
posted @ 2023-04-22 20:08
落霞&孤鹜
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摘要：
图像梯度图像梯度计算的是图像变化的速度 对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大相反，对于图像中比较平滑的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值也较小。图像梯度计算需要求导数，但是图像梯度一般通过计算像素值的差来得到梯度的近似值（近似导数值）。（差分，离散） Sobel算子 1 #Sobel 阅读全文
posted @ 2023-04-22 15:19
落霞&孤鹜
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