摘要： 图像梯度 在模糊的图像中，物体的轮廓不明显，轮廓边缘灰度变化不明显，导致层次感不强； 而清晰的图像中，物体的轮廓很清晰，轮廓边缘灰度变换明显，层次感强； 这种变化明显与否可以用 导数或梯度 来衡量，实际上可以用 灰度变化率 来计算； 如下图 如果相邻像素相同，灰度变化率为0，没有梯度； 如果相邻像素 阅读全文

摘要： 源图像 目标是 提取 四个 大圈圈 ； 具体项目描述见 参考资料 实现过程 import cv2 as cv import numpy as np img0 = cv.imread('imgs/640.webp') ########### 预处理 img = cv.cvtColor(img0, cv 阅读全文

摘要： 轮廓可以简单理解成 具有相同颜色或灰度的 连续的点 连成的曲线； 轮廓在形状分析、物体检测、物体识别 中很有用； 注意： 1.为了准确，需要使用 二值化 图像，故需进行 阈值化处理 或 canny 边缘检测 2.opencv 中与轮廓相关的函数 会改变原始图像 轮廓检测与绘制 def findCon 阅读全文

摘要： Canny 边缘检测 Canny 边缘检测是一种被广泛应用的算法，效果较好 原理 详见 参考资料1 没搞懂，先记下来，空了研究吧 该方法使用了比高斯差分算法更复杂的技巧，如多向灰度梯度和滞后阈值化。 Canny边缘检测器算法基本步骤： 平滑图像：通过使用合适的模糊半径执行高斯模糊来减少图像内的噪声。 阅读全文