获取图像的边缘

liyanqin1952 2023-01-12 23:18:51

课时名称	课时知识点
获取图像的边缘	"介绍使用高通滤波获取图像的边缘信息。以实例展示高通滤波的具体操作。"

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在计算机视觉领域，图像边缘检测是基础且关键的一环，它能够帮助我们从复杂的图像数据中提取有用的结构信息，进而用于物体识别、形状分析等多种应用。Python凭借其丰富的库支持，如OpenCV、Pillow、Scikit-image等，成为了实现图像边缘检测的热门工具。本文将详细介绍如何使用Python及OpenCV库获取图像的边缘轮廓，并通过示例代码展示这一过程。

欢迎关注微信公众号：数据科学与艺术作者WX:superhe199import cv2。

边缘检测是图像处理中的重要步骤之一：它可以帮助我们找到图像中的边缘轮廓，从而进行对象检测、分割等应用。常用的边缘检测算法：包括Sobel算子、Canny边缘检测算法等。每种算法都有其特定的优点和适用场景，我们可以根据具体需求来选择合适的算法。OpenCV提供了丰富的图像处理功能：通过使用OpenCV库，我们可以轻松地实现图像的边缘检测、轮廓提取等功能，从而加速我们的开发过程。形态学操作可以进一步优化边缘检测结果。

///出发鼠标响应的函数读取了点击的位置，然后直接显示在点击位置的旁边 #include<opencv/cv.h> #include<opencv\highgui.h> #include<stdio.h> IplImage* src = 0; IplImage* dst = 0; void on_mouse(int event, int x, int y,...

边缘提取基本原理图像边缘是图像最基本的特征，所谓边缘(Edge) 是指图像局部特性的不连续性。灰度或结构等信息的突变处称之为边缘。例如，灰度级的突变、颜色的突变,、纹理结构的突变等。边缘是一个区域的结束，也是另一个区域的开始，利用该特征可以分割图像。图像的边缘有方向和幅度两种属性。边缘通常可以通过一阶导数或二阶导数检测得到。一阶导数是以最大值作为对应的边缘的位置，而二阶导数则以过零点作为对应边缘的位置。要得到一幅图像的梯度，则要求在图像的每个像素点位置处计算偏导数。我们处理的是数字量

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