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news2024/12/26 10:43:56

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  • 图像阈值
  • 平滑处理
  • 形态学 腐蚀操作
  • 膨胀操作
  • 开运算和闭运算
  • 梯度运算
  • 礼帽和黑帽
  • 图像梯度 sobel算子
  • scharr算子
  • canny边缘检测
  • 图像金字塔
  • 图像轮廓
    • 绘制轮廓
    • 轮廓特征
    • 轮廓近似
    • 边界矩形
  • 模板匹配

图像阈值

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平滑处理

均值滤波
blur = cv2.blur(img,(3,3))  相当于平均卷积操作   卷积矩阵 3*3的 全是1  然后相加除9
方框滤波,基本和均值滤波一样,可以选择归一化
box = cv2.boxFilter(img,-1,(3,3), normalize = True)
box = cv2.boxFilter(img,-1,(3,3), normalize = False) 越界后取255

高斯滤波


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形态学 腐蚀操作

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去毛刺

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erode
腐蚀核大小,腐蚀几次

膨胀操作

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腐蚀后再膨胀

开运算和闭运算

开先腐蚀再膨胀
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梯度运算

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礼帽和黑帽

开先腐蚀再膨胀
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图像梯度 sobel算子

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水平和竖直两个方向

小于0的话为0或绝对值
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CV_64

绝对值转换,不能说负数就不要了
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右边 白-黑变成大于0的数
黑 -白 负数 小于0
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分开计算,再整合两个梯度

scharr算子

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laplacian二阶导 对噪音敏感
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scharr算子更为细腻
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canny边缘检测

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非极大值抑制就是 检测出多个框 置信度99 96 95 保留最大的
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离散为几个方向,看这几个方向上的
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下边界越小,要求越低,保留信息越多
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阈值大小对结果的差异

图像金字塔

高斯金字塔
拉普拉斯金字塔
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图像轮廓

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做之前先要基本处理

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三个图像 一个 图像 , 轮廓点,最后一个层级结构结果

绘制轮廓

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-1 代表所有轮廓
2代表线条宽度 轮廓线条颜色

轮廓特征

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拿出具体的一个轮廓

轮廓近似

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距离小于阈值,轮廓近似
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不断迭代 近似
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这里阈值设置为了0.1倍的周长

边界矩形

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模板匹配

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