边缘提取

转载 http://www.cnblogs.com/techyan1990/p/7291771.html 1. 写在前面 最近在做边缘检测方面的一些工作，在网络上也找了很多有用的资料，感谢那些积极分享知识的先辈们，自己在理解Canny边缘检测算法的过程中也走了一些弯路，在编程实现的过程中，也遇到了一个让我怀疑人生的BUG（日了狗狗）。就此写下此文，作为后记，也希望此篇文章可以帮助那些在理解Canny算法的道路上暂入迷途的童鞋。废话少说，上干货。 2. Canny边缘检测算法的发展历史 Canny边缘检测于1986年由JOHN CANNY首次在论文《A Computational Approach to Edge Detection》中提出，就此拉开了Canny边缘检测算法的序幕。 Canny边缘检测是从不同视觉对象中提取有用的结构信息并大大减少要处理的数据量的一种技术，目前已广泛应用于各种计算机视觉系统。Canny发现，在不同视觉系统上对边缘检测的要求较为类似，因此，可以实现一种具有广泛应用意义的边缘检测技术。边缘检测的一般标准包括： 1) 以低的错误率检测边缘，也即意味着需要尽可能准确的捕获图像中尽可能多的边缘。 2) 检测到的边缘应精确定位在真实边缘的中心。 3) 图像中给定的边缘应只被标记一次，并且在可能的情况下，图像的噪声不应产生假的边缘。 为了满足这些要求

专栏——深度学习入门笔记 声明 1）该文章整理自网上的大牛和机器学习专家无私奉献的资料，具体引用的资料请看参考文献。 2）本文仅供学术交流，非商用。所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应。如果某部分不小心侵犯了大家的利益，还望海涵，并联系博主删除。 3）博主才疏学浅，文中如有不当之处，请各位指出，共同进步，谢谢。 4）此属于第一版本，若有错误，还需继续修正与增删。还望大家多多指点。大家都共享一点点，一起为祖国科研的推进添砖加瓦。 文章目录 专栏——深度学习入门笔记 声明 深度学习入门笔记（八）：深层网络的原理 1、深层网络组成 2、为什么使用深层表示？ 3、深度学习和大脑的关联性 补充 推荐阅读 参考文章 深度学习入门笔记（八）：深层网络的原理 1、深层网络组成 跟往常一样（ 深度学习入门笔记（二）：神经网络基础 、 深度学习入门笔记（六）：浅层神经网络 、 深度学习入门笔记（七）：深层神经网络 ），其实整个过程你应该大概了解过了，主要的两个部分就是前向传播和反向传播。 吴恩达老师手稿如下： 下面就来聊一聊深层网络的原理。 2、为什么使用深层表示？ 深度学习为啥被大家吹捧到这个地步，其实是因为我们大家都知道，深度神经网络能解决好多问题，其实并不需要很大的神经网络，但是得有深度，得有比较多的隐藏层，这是为什么呢？为什么必须得深层而不是大呢？ 举几个例子，来帮助你理解这个问题—

PIL库是python语言第三方库，需要通过pip工具安装，安装库的名字是pillow。 　　PIL库支持图像存储，显示和处理，它能够处理几乎所有图片格式，可以完成对图像的缩放，裁剪，叠加以及向图像添加线条，图像和文字等操作。 　　　　功能需求： 图像归档：对图像进行批处理，生成图像预览，图像格式转换等。 图像处理：图像基本处理，像素处理，颜色处理等。　 PIL库Image类解析 　　导入方法：from PIL import Image 　　要加载一个图像文件，最简单的形式如下，之后所有操作对im起作用 from PIL import Image im=Image.open("H:\\谷歌下载\\b.jpg") 　　常用属性： format：源文件的文件格式。如果是由PIL创建的图像，则其文件格式为None。 mode：图像的模式。这个字符串表明图像所使用像素格式。该属性典型的取值为“1”，“L”，“RGB”或“CMYK”。 size：图像的尺寸，按照像素数计算。它的返回值为宽度和高度的二元组（width, height）。 palette：颜色调色板表格。如果图像的模式是“P”，则返回ImagePalette类的实例；否则，将为None。 　　微实例： from PIL import Image im=Image.open("H:\\谷歌下载\\b.jpg") print(im

原文链接： 边缘检测与图像分割 作者： HUSTLX 1图像分割原理 图像分割的研究多年来一直受到人们的高度重视，至今提出了各种类型的分割算法。Pal把图像分割算法分成了6类：阈值分割，像素分割、深度图像分割、彩色图像分割，边缘检测和基于模糊集的方法。但是，该方法中，各个类别的内容是有重叠的。为了涵盖不断涌现的新方法，有的研究者将图像分割算法分为以下六类：并行边界分割技术、串行边界分割技术、并行区域分割技术、串行区域分割技术、结合特定理论工具的分割技术和特殊图像分割技术。而在较近的一篇综述中，更有学者将图像分割简单的分割数据驱动的分割和模型驱动的分割两类。下面将图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法、基于数学形态的分割方法以及基于特定理论的分割方法等，对其中主要的分别进行简要介绍。 1.1灰度阈值分割法 是一种最常用的并行区域技术，它是图像分割中应用数量最多的一类。阈值分割方法实际上是输入图像f到输出图像g的如下变换： 其中，T为阈值，对于物体的图像元素g(i,j)=l，对于背景的图像元素g(i,j)=0。 由此可见，阈值分割算法的关键是确定阈值，如果能确定一个合适的阈值就可准确地将图像分割开来。如果阈值选取过高，则过多的目标区域将被划分为背景，相反如果阈值选取过低，则过多的背景将被划分到目标区 [7] 。阈值确定后

Visionpro中的过滤一半像素其实是指定过滤器的一半宽度 图像投影成一维信息后，使用模板对一维图像进行卷积（滤波），可以去除噪声，提高边缘的提取准确性。 一般来说过滤器的宽度和边缘宽度一样的时候，过滤器的响应最强，能够得到较明显准确的边缘，边缘宽度定义为从亮到暗或者从暗到亮的变换过程中占据了多少个像素。 左边三格为物体，右边三格为背景，中间三格则为边缘宽度3 来源： https://blog.csdn.net/ljd149/article/details/102728586

边缘计算是通过把计算、存储、带宽、应用等资源放在网络的边缘侧，减小传输延迟和带宽限制的新兴技术。这项技术为物联网、云计算等技术提供了前所未有的连接性、集中化以及智能化，满足了敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的需求，将是实现分布式自治、工业控制自动化的重要支撑。本文对边缘计算技术、标准、产业和应用国内外发展现状与趋势进行了梳理分析，提出了我国的进一步发展对策。 一、关于边缘计算技术 近年来，“物联网”“云计算”等技术得到广泛应用，但是随着万物互联以及 5G 高带宽、低时延时代的到来，各类业务如车联网、工业控制、4K/8K、虚拟现实 / 增强现实（VR/AR）等所产生的数据量爆炸式增长，对计算设施带来了实时性、网络依赖性和安全性等方面的要求，为了解决这些问题，国内外学者们提出了边缘计算的概念。 边缘计算的“边缘”指的是在数据源与云端数据中心之间的任何计算及网络资源。例如，智能手机就是个人与云端的“边缘”，智能家居中的网关就是家庭设备与云端的“边缘”。边缘计算的基本原理就是在靠近数据源的地方进行计算，是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力，就近提供边缘智能服务的开放平台。与云计算相比较，边缘计算就近布置，因而可以理解为云计算的下沉。 边缘计算实现了物联网技术前所未有的连接性、集中化和智能化，由此可以满足敏捷连接、实时业务、数据优化

一 Contour Finding Contours使用 STL-style vector<> 表示，如 vector<cv::Point>, vector<cv::Point2f>。opencv中，使用函数 cv::findContours() 寻找contours， 具体函数定义如下： void cv::findContours(cv::InputOutputArray image, cv::OutputArrayofArrays contours, cv::OutputArray hierarchy, int mode, int method, cv::Point offset = cv::Point()); void cv::findContours(cv::InputOutputArray image, cv::OutputArrayofArrays contours, int mode, int method, cv::Point offset = cv::Point()); 参数 image 为8位单通道输入图像，一般情况下，该图像可能由 cv::threshold(), cv::adaptiveThreshold 生成。当 image 由 cv::Canny() 生成时，cv::findContours() 仅当边缘图像为宽度为1的细区域图像，对于闭合边缘

python skimage图像处理(二) This blog is from: https://www.jianshu.com/p/66e6261f0279 图像简单滤波 对图像进行滤波，可以有两种效果：一种是平滑滤波，用来抑制噪声；另一种是微分算子，可以用来检测边缘和特征提取。 skimage库中通过filters模块进行滤波操作。 1、sobel算子 sobel算子可用来检测边缘 函数格式为： skimage.filters.sobel(image, mask=None) from skimage import data,filters import matplotlib.pyplot as plt img = data.camera() edges = filters.sobel(img) plt.imshow(edges,plt.cm.gray) 2、roberts算子 roberts算子和sobel算子一样，用于检测边缘 调用格式也是一样的： edges = filters.roberts(img) 3、scharr算子 功能同sobel，调用格式： edges = filters.scharr(img) 4、prewitt算子 功能同sobel，调用格式： edges = filters.prewitt(img) 5、canny算子 canny算子也是用于提取边缘特征

原文链接： 边缘检测与图像分割 作者： HUSTLX 1图像分割原理 图像分割的研究多年来一直受到人们的高度重视，至今提出了各种类型的分割算法。Pal把图像分割算法分成了6类：阈值分割，像素分割、深度图像分割、彩色图像分割，边缘检测和基于模糊集的方法。但是，该方法中，各个类别的内容是有重叠的。为了涵盖不断涌现的新方法，有的研究者将图像分割算法分为以下六类：并行边界分割技术、串行边界分割技术、并行区域分割技术、串行区域分割技术、结合特定理论工具的分割技术和特殊图像分割技术。而在较近的一篇综述中，更有学者将图像分割简单的分割数据驱动的分割和模型驱动的分割两类。下面将图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法、基于数学形态的分割方法以及基于特定理论的分割方法等，对其中主要的分别进行简要介绍。 1.1灰度阈值分割法 是一种最常用的并行区域技术，它是图像分割中应用数量最多的一类。阈值分割方法实际上是输入图像f到输出图像g的如下变换： 其中，T为阈值，对于物体的图像元素g(i,j)=l，对于背景的图像元素g(i,j)=0。 由此可见，阈值分割算法的关键是确定阈值，如果能确定一个合适的阈值就可准确地将图像分割开来。如果阈值选取过高，则过多的目标区域将被划分为背景，相反如果阈值选取过低，则过多的背景将被划分到目标区 [7] 。阈值确定后

摘要：针对现存车牌定位方法自适应性差和鲁棒性不强的情况，本文提出了一种新的快速自适应车牌定位算法．此算法结合图象中车牌区域的纹理特征、灰度和边缘投影信息定位车牌，经对不用场景、不同光照、不同车型的汽车图象的实验表明该算法具有快速，鲁棒性强，自适应性好的优点。 关键词：智能交通系统，车牌定位，纹理分析，灰度投影, 自适应 基于图象理解的汽车牌照自动识别系统是智能交通系统（ITS）的一个重要分支，有着非常广泛的应用前景，而把汽车牌照从复杂的汽车图象中分割出来是汽车牌照自动识别系统必须解决的关键问题。在过去的十几年中，各国的科研人员提出了不少提取汽车牌照的方法。Choi[1] 提出利用Hough变换寻找垂直边缘提取汽车牌照的方法，此方法由于许多汽车前部散热器产生的垂直边缘和某些牌照边框的扭曲或某些汽车牌照没有边框而鲁棒性较差。S.H.Park[2] 提出的一种基于神经网络提取汽车牌照的方法，使用二个时延神经网络在水平和垂直方向对输入的图象进行滤波，得到牌照的候选区域，然后利用牌照的长宽比、面积、面积与周长比来区分真正的牌照区域与类牌照区域。此方法要求图象中的牌照尺寸基本不变，一旦图象中的牌照尺寸发生了较大的变化，必须对神经网络重新进行训练。Barroso[5] 认为车牌区域具有较强的灰度变化特性，对图象分别做水平和垂直方向的投影，根据投影的波峰和波谷的特点来判断车牌区域的水平和垂直位置