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图像中的傅里叶变换的实现 在Opencv中对图片的处理一般都会应用到傅里叶变换的概念,其实以前在学习信号处理时应用到这个概念.一般而言,傅里叶变换的实质是指观察得到所有的波形都可以由一系列简单且不同频率的正弦波叠加而来.但是这个概念应用在图像处理上有什么用呢?其实图像也是信号的一种表达形式,我们常见的图像其实就是二维的离散信号,可以将图像理解为二维矩阵,里面的元素就是像素值.,一张原始图片往往由

Canny边缘检测 在Opencv里面提供了canny函数,可用于边缘检测,因此用代码实现边缘检测极其简单,canny算法的实现步骤如下: 1.使用高斯滤波对图像进行去噪 2.计算梯度的幅值与角度 3.在边缘上使用非最大值抑制(NMS) 4.在检测到的边缘上使用双阈值去除假阳性 5.最后分析所有边缘及其之间的连接 以上实现canny算法的理论介绍,详见 算法实现 在opencv中

轮廓检测 在计算机视觉中,物体的轮廓检测也是一个比较重要的任务,也是其他与轮廓检测相关操作的基础.实现轮廓检测主要是应用了cv2.findContours()函数,该函数的依据理论详见文献—–Suzuki S, Be K. Topological structural analysis of digitized binary images by border following[J]. Comp