【OpenCv • c++】图像识别边缘检测 图像差分运算

已于 2023-05-03 15:37:20 修改
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分类专栏： 【OpenCV】计算机视觉 文章标签： opencv 计算机视觉 c++
于 2023-05-03 15:09:55 首次发布
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边缘检测是图像处理的关键技术，用于识别亮度变化的像素点。本文介绍了图像边缘检测的重要性，以及一阶微分、二阶微分和混合微分的边缘检测方法。同时，讲解了图像差分运算在检测水平、垂直和对角线边缘的应用，并提供了代码演示和实现效果。

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  • 📝 专    栏：【OpenCV • c++】计算机视觉
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文章目录

什么是边缘检测

边缘检测是图像处理与计算机视觉中最重要的技术之一，其目的是检测识别出图像中亮度变化剧烈的像素点构成的集合。图像边缘的正确检测对于分析图像中的内容、实现图像中物体的分割、定位等具有重要的作用。边缘检测大大减少了源图像的数据量，剔

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OpenCV4（C++）—— 边缘检测的使用
qq_43199575的博客
10-13 1051
LINK本文只介绍如何使用。进行边缘检测时，通常是输入灰度图，因为灰度图像边缘检测结果较为明显。每种方法都有其特点和适用范围，具体选择哪种方法取决于应用需求和图像特征。如 Sobel 算子在边缘检测中具有较好的速度，因此被广泛应用于许多实时和性能要求不高的图像处理应用中。
OpenCV C++ 图像处理实战 ——《缺陷检测》
Zero___Chen的博客
10-28 2473
本案例使用OpenCV C++ 基于模板匹配进行PCB印刷缺陷检测。
C++使用opencv处理两张图片的帧差
08-19
主要为大家详细介绍了C++使用opencv处理两张图片的帧差，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
图像处理背景差分
11-03
通过将捕捉到的视频进行背景差分，从而捕获视频中运动的物体
帧差法、光流法、背景减除法
ningningxl的专栏
09-03 5214
运动目标检测是指在序列图像中检测出变化区域并将运动目标从背景图像中提取出来。通常情况下，目标分类、跟踪和行为理解等后处理过程仅仅考虑图像中对应于运动目标的像素区域，因此运动目标的正确检测与分割对于后期处理非常重要然而，由于场景的动态变化，如天气、光照、阴影及杂乱背景干扰等的影响，使得运动目标的检测与分割变得相当困难。根据摄像头是否保持静止，运动检测分为静态背景和运运动目标检测是指在序列图像中检测出
opencv之图像差分（4）
juliarjuliar的博客
04-04 4591
1.图像差分后取灰度值 main.cpp #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; void onTrackerSlid(Mat &inputimage1, Mat...
图像差分的方法
热门推荐
Junzzy的博客
07-28 2万+
差分图像的几个方法 2016/7/28 在处理图像的时候，特别是处理视频流图像的时候，往往会用到图像差分的方法。顾名思义，图像差分，就是把两幅图像的对应像素值相减，以削弱图像的相似部分，突出显示图像的变化部分。例如，差分图像往往能够检测出运动目标的轮廓，能够提取出闪烁导管的轨迹等等。            那么，该如何对图像进行差分呢，或者说输入一个视频流，如何进行差分处理呢。
【OpenCV 基础知识 12】图像差分
记录日常技术经验
05-22 1700
懂点OpenCV的同学可能就要说了，OpenCV里不是有现成的函数实现差分的吗，直接拿来用就可以了，废话那么多作甚。没错，OpenCV里跟差分相关的函数有两个，一个是cvSub()函数，一个是cvAbsDiff()函数。先来看看这两个函数的参数。在处理图像的时候，特别是处理视频流图像的时候，往往会用到图像差分的方法。顾名思义，图像差分，就是把两幅图像的对应像素值相减，以削弱图像的相似部分，突出显示图像的变化部分。那么，该如何对图像进行差分呢，或者说输入一个视频流，如何进行差分处理呢。
图像的差分
weixin_30416497的博客
01-05 253
一阶差分：dx: [-1, 0, 1] dy:[-1, 0, 1]' 二阶差分：一维：[1, -2, 1] 二维：[0, -1, 0 -1, 4, -1 0, -1, 0 ] 转载于:https://www.cnblogs.com/octave/p/4204712.html
OpenCv背景差分
04-11
OpenCv 背景差分--将背景差分成功封装成一个函数，借助高斯平滑等去噪
OpenCv图像差分
albon arith
04-03 9745
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图像差分的程序-图像减运算.m
08-12
图像差分的程序-图像减运算.m 自己编的一个小程序，对于初学者来说，还是比较容易理解的
差分优化算法，c++
05-13
使用vc++6.0实现标准差分优化算法（西安建筑科技大学：王超学，孔月萍等编著），代码简单易懂，为方便测试目标函数设计的比较简单 可根据个人情况自己编写。
opencv-基于c++实现的opencv图像处理算法之prewitt边缘检测.zip
05-15
Prewitt边缘检测是一种一阶差分算子，用于检测图像中的边缘。它通过计算图像像素在水平和垂直方向上的梯度来寻找潜在的边缘。Prewitt算子有两个模板，一个用于水平方向，另一个用于垂直方向。水平模板为`[-1 0 1]`，...
【OpenCv • c++】基础边缘检测算子 —— Laplace
Ceylan__的博客
05-17 1767
边缘检测是图像处理与计算机视觉中最重要的技术之一，其目的是检测识别出图像中亮度变化剧烈的像素点构成的集合。图像边缘的正确检测对于分析图像中的内容、实现图像中物体的分割、定位等具有重要的作用。边缘检测大大减少了源图像的数据量，剔除了与目标不相干的信息，保留了图像重要的结构属性。边缘检测算子是利用图像边缘的突变性质来检测边缘的，通常情况下边缘检测有以下三种类型。一阶微分：以一阶微分为基础的边缘检测，通过计算图像的梯度值来检测图像边缘，如Sobel算子，Prewitt算子，Roberts算子及差分边缘检测。
麻省理工团队提出光学人工智能边缘计算芯片，可用于自动驾驶和图像识别
边缘计算社区
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OpenCV-差分法实现绿叶识别（图像差分+颜色通道）
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OpenCV&C++代码-差分法实现绿叶识别（图像差分+颜色通道）
图像差分 (IplImage *) 版
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//图像差分 #include #include #include "cv.h" #include "highgui.h" #include using namespace std; void Image_Minus(IplImage *X, IplImage *Y, IplImage *X_Y) { //图像差分函数，将图像1中像素和图像2中对应像素想减，要求X、Y、X_Y大小相同
边缘计算下的图像识别：实现低延迟的实时智能处理
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边缘计算是一种分布式计算范式，它将计算任务、数据存储以及服务交付的功能从中心化的数据中心或云端推向网络的边缘节点，即设备或设备的近邻节点。这种计算方式旨在减少数据传输的延迟，提高系统的响应速度和效率。
C++实现Sobel边缘检测算法与OpenCV应用教程
Sobel边缘检测的关键在于它通过离散差分的方法来近似梯度的计算，从而能够有效地提取出图像的边缘信息。 在opencv中，Sobel算子的边缘检测通常通过cv::Sobel函数来实现。该函数能够处理8位无符号、16位有符号或32位...
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