去噪 --> 梯度 --> 非極大值抑制 --> 滯後閾值梯度/角度
非極大值抑制
滯後閾值
梯度值》maxval &邊界\\ maxval>梯度值》minval &與邊界相連，保留。否則拋棄\\ 梯度值⎩⎪
⎨⎪⎧
梯度值》ma
xval
maxv
al>梯度
值》mi
nval
梯度值nval
邊界與
邊界相連
，保留。
否則拋棄
拋棄
返回值
import cv2
o = cv2.imread("/home/forrest//lena彩圖.jpg", cv2.imread_grayscale)
cv2.imshow("lena", o)
r1 = cv2.canny(o, 100, 200)
cv2.imshow("result1", r1)
r2 = cv2.canny(o, 64, 128)
cv2.imshow("result2", r2)
cv2.waitkey()
cv2.destroyallwindows()
opencv python Canny邊緣檢測
處理順序 1.彩色影象轉換成灰度圖 2.對影象進行高斯模糊 3.計算影象梯度 根據梯度計算 影象邊緣幅值與角度 4.非最大訊號壓制處理 在獲得梯度的方向和大小之後，應該對整幅影象做乙個掃瞄，去除那些非邊界上的點。對每乙個畫素進行檢查，看這個點的梯度是不是周圍具有相同梯度方向的點中最大的。5.雙閾值邊...
OpenCV學習筆記（七）之Canny邊緣檢測
老規矩 妹妹鎮樓 灰度轉換 cvtcolor 計算梯度 sobel scharr 非最大訊號抑制 高低閾值輸出二值影象 t1,t2為閾值，凡是高於t2的都保留，凡是低於t1的都丟棄，從高於t2的畫素出發，凡是大於t1且相互連線的都保留。最終得到乙個輸出二值影象。推薦的高低閾值比值為t2 t1 3 1...
IOS常用CGRect的交錯,邊緣,中心的檢測
bool contains cgrectcontainspoint cgrect rect,cgpoint point 判斷乙個cgrect是否包含再另乙個cgrect裡面,常用與測試給定的物件之間是否又重疊 bool contains cgrectcontainsrect cgrect rect1...