获取图像的边界

liyanqin1952 2023-01-12 23:18:52

课时名称	课时知识点
获取图像的边界	介绍形态学梯度的原理和实现方法，案例驱动。

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//得到图像的外边框 procedure TFrmMain.Button3Click(Sender: TObject); var oImg, oImg2: PIplImage; contours: PCvSeq; p: Pchar; pSeq: PCvSeq; oMem: TCvMemStorage; I, nCnt, area: Integer;

获取边框像素：掩模操作是获取图像边界像素的多种方法之一。代码如下：a= cv2.imread('cal1.jpg')bw = 20 //width of border requiredmask = np.ones(a.shape[:2], dtype = "uint8")cv2.rectangle(mask, (bw,bw),(a.shape[1]-bw,a.shape[0]-bw), 0, -1...

但是这里我们返归事物的本源通过提取灰度边界上的点来拟合我们想要的元素，对于点的提取，基本思想是找寻一幅图相中灰度强度变化最强的位置。对于变化率而言就是取灰度的的一阶和二阶导数，也可以称为灰度梯度，利用图像的灰度值最强梯度方向确定工件边缘上的单点的位置。在质量控制的检测世界里，检测手段多种多样，除了传统的接触式检测，还有一些非接触式检测方法，比如使用工业相机，激光三角，白光共聚焦、光干涉、 TOF 灯传感器检测。：Sobel 算子是一种常用的梯度算子，它可以计算图像在水平和垂直方向上的梯度。

边界提取要在二值图像中提取物体的边界，容易想到的一个方法是将所有物体内部的点删除（置为背景色）。具体地说，可以逐行扫描图像，如果发现一个黑点的8个邻域都是黑点，则该点为内部点，在目标图像中将它删除。实际上这相当于采用一个3*3的结构元素对原图进行腐蚀，使得只有那些8个邻域都有黑点的内部点被保留，再用原图像减去腐蚀后的图像，恰好删除了这些内部点，留下了边界像素。这过程如下图所示。示例演示利用OpenCV实现上面边界提取的功能。 #include<open...

边缘是图像的最重要的特征，。边缘是指周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合。边缘提取，指数字图像处理中，对于图片轮廓的一个处理。对于边界处，灰度值变化比较剧烈的地方，就定义为边缘。也就是拐点，拐点是指函数发生凹凸性变化的点。二阶导数为零的地方。并不是一阶导数，因为一阶导数为零，表示是极值点。边缘提取：边缘检测的基本思想首先是利用边缘增强算子，突出图像中的局部边缘，然后定义象素的“边缘强度”，通过设置阈值的方法提取边缘点集。由于噪声和模糊的存在，监测到的边界可能会变宽或在某点处发生间断。

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