在机器视觉检测中,【OpenCV入门教程之十二】OpenCV边缘检测

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解读机器视觉边缘检测算法步骤发布于:2014-10-22 14:41发布人:cdxiwang来源: (1)滤波:边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数,但导数的计算对噪声很敏感,因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。需要指出,大多数滤波器在降低噪声的同时也导致了边缘强度的损失,因此,增强边缘和降低噪声之间需要折中。(2)增强:增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值。增强算法可以将邻域(或局部)强度值有显著变化的点突显出来。边缘增强一般是通过计算梯度幅值来完成的。(3)检测:在图像中有许多点的梯度幅值比较大,而这些点在特定的应用领域中并不都是边缘,所以应该用某种方法来确定哪些点是边缘点。最简单的边缘检测判据是梯度幅值阈值判据。(4)定位:如果某一应用场合要求确定边缘位置,则边缘的位置可在子像素分辨率上来估计,边缘的方位也可以被估计出来。

图象的边缘信息对人或对机器视觉来说,都是非常重要的。由于边缘具有能勾画区域的形状,且能被局部定义以及能传递大部分图象信息等许多优点,因此,边缘检测可看作是处理许多复杂问题的关键,是图象分析和理解的第一步,检测出边缘的图象就可以进行特征提取和形状分析。 由于边缘是灰度值不连续的结果,这种不连续常可以利用求导数方便的检测到,一般选择一阶和二阶导数来检测边缘。在机器视觉检测中,常常借助空域微分算子(实际上是微分算子的差分近似)利用卷积来实现。常用的微分算子有梯度算子和拉普拉斯算子。 边缘检测可以借助空域微分算子通过卷积完成。实际上数字图像处理中求导数是利用差分近似微分来进行的。常用的微分算子有梯度算子和拉普拉斯算子。 边缘检测算法的基本步骤如下:1、滤波:边缘检测算法主要是基于图象强度的一阶和二阶导数,但导数的计算对噪声很敏感,因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。2、增强:增强边缘的基础是确定图象各点邻域强度的变化值。增强算法可以将邻域(或局部)强度值有显著变化的点突显出来。3、检测:在图象中有许多点的梯度幅值比较大,而这些点在特定的应用领域中并不都是边缘,所以应该用某种方法来确定哪些点是边缘点。常采用梯度幅值Ill值判据。4、定位:如果某一应用场合要求确定边缘位置,则边缘的位置可在子象素分辨率上来估计,边缘的方位也可以被估计出来。 在用机器视觉进行尺寸测量时,这四步必不可少,尤其必须指出边缘的精确位置和方位。机器视觉检测技术,以其强大的性能优势,使得产品质量标准化,检测速度快,检测结果可靠、稳定,并且可以长时间检测,广泛应用于各大领域。(end)

姓名:高强     学号:17011210057

【OpenCV入门教程之十二】OpenCV边缘检测:Canny算子, Sobel算子, Laplace算子, Scharr滤波器合辑

转载自:blog.csdn.net/xiahn1a/article/details/42141429,有删改

OpenCV 中写代码时节约时间的小常识。其实OpenCV中,不用namedWindow,直接imshow就可以显示出窗口。

【嵌牛导读】:本文主要介绍图像边缘检测算法的基本原理和步骤

一、关于边缘检测

【嵌牛鼻子】:边缘检测,原理,步骤

在具体介绍之前,先来一起看看边缘检测的一般步骤吧。

【嵌牛提问】:图像的边缘如何进行表示,如何进行检测?

  1. 滤波:边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数,但导数通常对噪声很敏感,因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。常见的滤波方法主要有高斯滤波,即采用离散化的高斯函数产生一组归一化的高斯核,然后基于高斯核函数对图像灰度矩阵的每一点进行加权求和。

  2. 增强:增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值。增强算法可以将图像灰度点邻域强度值有显著变化的点凸显出来。在具体编程实现时,可通过计算梯度幅值来确定。

  3. 检测:经过增强的图像,往往邻域中有很多点的梯度值比较大,而在特定的应用中,这些点并不是我们要找的边缘点,所以应该采用某种方法来对这些点进行取舍。实际工程中,常用的方法是通过阈值化方法来检测。

【嵌牛正文】:

1. 边缘的定义

边缘一般是指图像在某一局部强度剧烈变化的区域。强度变化一般有两种情况:

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