邊緣檢測的案例
37基于MATLAB平臺的圖像去噪，銳化，邊緣檢測，程序已調試通過，可直接運行。 ￥8.9
基于MATLAB平臺的圖像去噪，銳化，邊緣檢測，程序已調試通過，可直接運行。
基于MATLAB的圖像處理與圓弧擬合技術
關鍵詞：MATLAB；圖像處理，Canny邊緣檢測，輪廓提取，最小二乘法擬合，圓弧識別
在現代工業和科研領域，對圖像進行精確分析和處理的需求日益增長。特別是在質量控制、自動化檢測和機器視覺等領域，對圖像中特定形狀的識別和測量變得尤為重要。本文將介紹一種基于MATLAB的圖像處理技術，該技術能夠對圖像進行Canny邊緣檢測，輪廓提取，并使用最小二乘法擬合圓弧，以實現對圖像中圓弧部分的精確測量。這一技術在汽車制造、航空航天以及精密儀器檢測等多個領域具有廣泛的應用前景。
技術概述
本技術的核心在于利用MATLAB的強大圖像處理功能，對給定的圖像進行Canny邊緣檢測，以識別圖像中的邊緣信息。Canny邊緣檢測是一種流行的邊緣檢測算法，以其良好的檢測效果和抗噪能力而被廣泛使用。通過此算法，我們可以清晰地識別出圖像中的邊緣部分，為后續的輪廓提取和圓弧擬合打下基礎。
實現步驟
圖像讀取與預處理：首先，我們讀取待處理的圖像，并將其轉換為灰度圖像，以減少計算復雜度并提高處理速度。
Canny邊緣檢測：利用MATLAB內置的edge函數，對灰度圖像應用Canny邊緣檢測算法，得到圖像的邊緣信息。
輪廓提取：通過bwboundaries函數提取圖像中所有輪廓的坐標點，并假設目標圓弧為最大輪廓，對其進行識別和提取。
最小二乘法擬合圓：對提取的圓弧輪廓點，使用最小二乘法擬合圓的方程，計算出圓心坐標和半徑。
結果輸出與顯示：最后，輸出擬合圓的半徑和圓心坐標，并在原圖上顯示擬合結果，以直觀展示圓弧擬合的準確性。
圖1 方法流程圖
最小二乘法擬合原理如下：
圓的方程
擬合圓的標準方程為：(x-xc)^2+(y-yc)^2=r^2
其中，(xc, yc)是圓心坐標，r是圓半徑。
展開 OpenCV圖像處理編程實例PDF文檔高清下載
.. 179
5.1 邊緣檢測基礎. 180
5.1.1 邊緣檢測概念 180
5.1.2 梯度算子.. 180
5.1.3 一階微分算子 180
5.1.4 二階微分算子 181
5.1.5 圖像差分運算 182
5.1.6 非極大值抑制 184
5.2 基本邊緣檢測算子——Sobel 184
5.2.1 非極大值抑制Sobel 檢測.. 185
5.2.2 圖像直接卷積實現Sobel 186
5.2.3 圖像卷積下非極大值抑制Sobel. 187
5.2.4 Sobel 庫函數實現 190
5.3 基本邊緣檢測算子——Laplace 192
5.4 基本邊緣檢測算子——Roberts 194
5.5 基本邊緣檢測算子——Prewitt. 195
5.6 改進邊緣檢測算子——Canny .. 198
5.6.1 Canny 算子.. 198
5.6.2 Canny 原理及實現.. 198
5.6.3 Canny 庫函數實現.. 203
5.7 改進邊緣檢測算子——Marr-Hildreth .. 204
5.8 幾何檢測 207
5.8.1 霍夫變換.. 207
5.8.2 線檢測技術. 208
5.8.3 LSD 快速直線檢測. 210
5.8.4 圓檢測技術. 214
5.9 形狀檢測 215
5.9.1 輪廓檢測.. 215
5.9.2 凸包檢測.. 217
5.9.3 輪廓邊界框. 221
5.9.4 輪廓矩 226
5.9.5 點多邊形測試 229
5.10 角點檢測. 232
5.10.1 moravec 角點 232
5.10.2 harris 角點. 235
5.10.3 Shi-Tomasi 角點. 238
5.11 實例應用. 240
5.11.1 顏色圓檢測.. 240
5.11.2 車牌區域檢測.. 243
5.12 小結 249
第6 章進階篇——
展開 基于OpenCV的生產日期字符識別研究
灰度均值 m 與標準方差 s：
然后是該點的閾值 Txy (, ) ，其中 T 的大小可以根據k 來調節：
圖5 Sauvola對光照不均的處理
2.4 邊緣檢測
邊緣檢測是通過卷積或微分計算后得到的二值化圖像。
1）Laplacian 算子邊緣檢測
拉普拉斯算子被分成 4 個和 8 個鄰域，域是像素梯度需求鄰域的 4 個相鄰方向上的中央附近的方向和梯度[8]（如圖 6）。
圖6 Laplacian的邊緣處理
2）Canny 邊緣檢測算法
Canny 從信噪比、單邊緣和定位性能方面來判定邊緣的優劣，Canny 邊緣檢測算法可以分為以下 5 個步驟：
①圖像灰度化
通過 RGB 三個通道，為了降維，將圖片圖像進行灰度化。
②高斯模糊處理
此步驟是對圖像進行 smooth 處理，通過濾波器將高斯函數離散化[9]，高斯函數與濾波器的計算：
③圖像梯度、梯度幅值、梯度方向計算該點通過計算當前像素與其附近的像素差值來進行位置判斷，接近這個差值稱為圖像梯度。首先計算一階導數：
計算梯度幅值 M：
計算梯度值的方向：
④ NMS（非極大值抑制）
留存邊緣方向上具有極大值的像素，通過 NMS 找出其中的局部最大值，將其他位置的值取 0。
⑤雙閾值的邊界選取
梯度大于任何邊緣的最大閾值是真正的邊緣，而低于最小閾值的邊緣為非邊緣，非邊緣即舍去（如圖 7）。
展開 
無人車行駛環境圖像的幾何測距
2.1 邊緣檢測
因為不同的物體在紋路和顏色方面有些許差異，使用通用的檢測參數與檢測方法并不能獲得最優的效果。故該方法首先通過上文中物體檢測獲得的物體標簽信息將物體進行分類，根據不同的物體種類設置不同的檢測參數與檢測流程，以此來獲得最優檢測效果。主要變動的參數包括：邊緣檢測閾值、色彩空間提取的RGB顏色范圍、Hough直線檢測線段閾值。主要的檢測流程包括：中值濾波消去噪聲、使用Canny函數進行邊緣檢測、使用色彩空間過濾顏色、使用OSTU算法進行圖像二值化處理、使用Hough變換檢測直線，以此得到物體的邊緣信息，具體參數如表3所示。
表3 主要方法與主要參數
2.2 邊緣擬合
通過滑動窗口的二次多項式擬合算法可有效提取與擬合多邊形邊緣，為提高擬合效果，在此對算法進行改進，加入了k、l1、l2、r1、r2感興趣區域的參數，具體過程如下。
首先，統計圖片某部分的每列像素之和，以左右兩邊的感興趣區域為范圍搜尋像素值和的最大值作為滑動窗口的起始點。
式中：Pij為圖像的像素矩陣P第i行、第j列的值；m、n為圖像的像素寬度與高度；hj為每列像素之和；B l、B r為滑動窗口的左右初始點；k、l1、l2、r1、r2為感興趣區域的參數。
根據式（1）獲得初始點之后，算法根據一個矩形面積向上生長，根據矩形中像素最大值確定生長方向以及下一個初始點，以此迭代，最后通過多項式擬合方法對每一個矩形的中心點進行擬合，最終得到邊界信息，設矩陣4個頂點坐標分別為（w1，h1）、（w1，h2）、（w2，h2）和（w2，h1），迭代過程如式（2）所示。
式中：N為矩形內像素之和；cj為矩形內每列像素之和；Bc為滑動窗口的迭代后的初始點。
展開 難以置信！一篇文章就梳理清楚了 Python OpenCV 的知識體系
15
邊緣檢測
邊緣檢測可以提取圖像重要輪廓信息，減少圖像內容，可用于分割圖像、特征提取等操作。
邊緣檢測的一般步驟：
濾波：濾出噪聲対檢測邊緣的影響 ；
增強：可以將像素鄰域強度變化凸顯出來—梯度算子 ；
檢測：閾值方法確定邊緣 ；
常用邊緣檢測算子：
Canny 算子，Canny 邊緣檢測函數 cv2.Canny()；
Sobel 算子，Sobel 邊緣檢測函數 cv2.Sobel()；
Scharr 算子，Scharr 邊緣檢測函數 cv2.Scahrr() ；
Laplacian 算子，Laplacian 邊緣檢測函數 cv2.Laplacian()。
展開 基于Python的復雜環境中車道線自動檢測系統
夜間版: 在馬路上尋找車道線并跟蹤
配置環境
conda create -n env_lane python=3.6
conda activate env_lane
pip install opencv-contrib-python==3.4.9.31 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip install matplotlib -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip install sklearn -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip install jupyter -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
使用卡爾曼濾波器在夜間環境中進行車道檢測
自動駕駛計算機視覺技術的一個重要里程碑是在道路上尋找車道標記。在這里，我們描述了在夜間環境中檢測車道的過程。
挑戰性
·低光強度·難以調整各種光強度的參數·邊緣檢測不良·陰影，突然的高強度汽車大燈
我們的方法，這些步驟中描述了我們的方法：
1) 我們對每個視頻幀執行伽瑪校正，以設置光強度
2) 從圖像中裁剪出“感興趣的區域”，因此我們只能在ROI部分上查找泳道。它有助于降低計算成本并提高fps。
3) 應用雙邊濾波器消除噪聲并平滑視頻幀，但保留邊緣。
4) 應用HSV濾鏡為固定范圍內的像素創建蒙版
5) 經過這些預處理（伽瑪校正和濾波）后，我們使用Canny邊緣檢測器檢測邊緣。
展開 基于matlab機器學習圖像處理的傳統模擬儀表數字讀取系統
邊緣檢測：
用Canny邊緣檢測算法來識別圖像中的邊緣點，該算法通過多階段處理，包括梯度計算、非極大值抑制和雙閾值邊緣連接，以準確提取圖像中的邊緣特征。
表盤區域提取：
利用隨機霍夫變換（Random Hough Transform）檢測圖像中的圓形特征，通過隨機抽樣和概率技術提高圓形檢測的效率，確定表盤的位置和范圍。
指針骨架提取：
對表盤區域進行裁剪后，再次進行Canny邊緣檢測，然后使用形態學操作中的骨架提取技術（skel操作）來提取指針的中心線。
形態學處理：
使用bwmorph函數中的spur操作去除骨架上的細小分支（毛刺），通過閉運算填補小孔洞和斷裂點，改善圖像連通性，然后去除長度小于指定值的毛刺，清理圖像噪聲。
指針直線檢測：
應用霍夫變換檢測圖像中的直線，將每個點映射到參數空間，并找到參數空間中投票數最多的點，這些點代表了圖像中的直線。
指針定位：
根據指針是表盤中最長直線的特征，從檢測到的直線中篩選出指針。通過比較直線的長度，選擇最長的直線作為指針的位置。
算法實現與驗證：
在Matlab環境中實現上述算法，并通過仿真結果驗證指針提取的準確性。確保指針提取結果與實際指針高度擬合，滿足系統的識別要求。
指針提取算法的設計考慮了實際生產中圖像的復雜性，通過一系列圖像處理技術，有效地從背景中提取出指針，為準確讀取儀表的示數提供了基礎。
圖像預處理
表盤提取
指針識別
圖3 指針提取與識別結果圖
示數讀取算法設計
示數讀取算法是本研究中將圖像信息轉換為可讀數值的核心部分。
展開 用于自動泊車的鳥瞰圖的邊緣線的語義SLAM系統
鳥瞰邊緣提取
從圖3（a）中的鳥瞰圖樣本圖像中發現，地面上有大量的道路標記，這些標記對于SLAM系統來說是很好的路標信息，然而，圖像也被地面反射的強光所污染，此外，在用于視圖合成的IPM中，地面上這些對象的輪廓會發生顯著扭曲，因此，我們的鳥瞰邊緣線的提取模塊的作用是從輸入的鳥瞰視圖和可行駛區域圖像中檢測并保留高質量的邊緣，這是整個SLAM系統的基礎，在邊緣提取過程中，兩個子模塊連接在一起，首先，從輸入圖像中檢測原始邊緣線，然后在視圖合成中考慮IPM的畸變效應，對這些邊緣進行分割，去除噪聲和畸變。
圖3，在鳥瞰圖上檢測到的原始邊緣和考慮視圖合成和可行駛區域分割的邊緣。
A.原始邊緣檢測
輸入圖像上的原始邊緣可以通過傳統邊緣檢測算法（如Canny邊緣檢測器）進行檢測。如圖3（a）所示，一方面，道路標記的邊緣線以及物體足跡在整體上被成功檢測；另一方面，此類探測器通常無法區分SLAM任務的有用邊緣與周圍車輛、支柱或眩光的無用和嘈雜邊緣，借助于可行駛空間分割，可以刪除地面上對象內部的邊，然而，如圖3（b）所示，其余部分仍然包含大量來自眩光和被IPM扭曲的物體的干擾邊緣，因此，在發送到建圖和里程計模塊之前，需要對遮罩邊緣進行進一步處理，否則，接下來的程序的性能將顯著降低。
展開 機器也能看見你 機器視覺技術漸行漸近
機器視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能，從客觀事物的圖像中提取信息，進行處理并加以理解，最終用于實際檢測、測量和控制，技術最大的特點是速度快、信息量大、功能多。
機器視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能，但并不僅僅是人眼的簡單延伸，更重要的是具有人腦的一部分功能一一從客觀事物的圖像中提取信息，進行處理并加以理解，最終用于實際檢測、測量和控制。
一個典型的工業機器視覺應用系統，包括數字圖像處理技術、機械工程技術、控制技術、光源照明技術、光學成像技術、傳感器技術、模擬與數字視頻技術、計算機軟硬件技術、人機接口技術等。
發展歷史簡介
機器視覺的研究是從20世紀60年代中期美國學者L.R.羅伯茲關于理解多面體組成的積木世界研究開始的。當時運用的預處理、邊緣檢測、輪廓線構成、對象建模、匹配等技術，后來一直在機器視覺中應用。
羅伯茲在圖像分析過程中，采用了自底向上的方法。用邊緣檢測技術來確定輪廓線，用區域分析技術將圖像劃分為由灰度相近的像素組成的區域，這些技術統稱為圖像分割。其目的在于用輪廓線和區域對所分析的圖像進行描述，以便同機內存儲的模型進行比較匹配。
實踐表明，只用自底向上的分析太困難，必須同時采用自頂向下，即把目標分為若干子目標的分析方法，運用啟發式知識對對象進行預測。這同言語理解中采用的自底向上和自頂向下相結合的方法是一致的。在圖像理解研究中，A.古茲曼提出運用啟發式知識，表明用符號過程來解釋輪廓畫的方法不必求助于諸如最小二乘法匹配之類的數值計算程序。
70年代以后，機器視覺形成幾個重要研究分支：一、目標制導的圖像處理；二、圖像處理和分析的并行算法；三、從二維圖像提取三維信息；四、序列圖像分析和運動參量求值；五、視覺知識的表示；六、視覺系統的知識庫等。
展開 67基于matlab圖像處理，包括顏色和亮度調整、翻轉功能、空間濾波和去噪、頻域濾波和去噪、噪聲添加 ￥55.9
基于matlab圖像處理，包括顏色和亮度調整、翻轉功能、空間濾波和去噪、頻域濾波和去噪、噪聲添加，形態學操作、邊緣檢測及示波器集成的GUI圖像處理。數據可更換自己的，程序已調通，可直接運行。
40基于MATLAB，使用模板匹配法實現車牌的識別 ￥55.9
具體包括將原圖灰度化，邊緣檢測，腐蝕操作，車牌區域定位，車牌區域矯正，二值化，均值濾波，切割，字符匹配，最終顯示車牌號碼。模型已調通，可直接運行。
彩色斷層圖像的分割
就圖像分割而言，中國數字人彩色斷層圖像具有毗鄰復雜、色彩相近、邊緣不連續的特點。在同一斷面上，骨、骨膜、韌帶、肌、神經、血管等彼此交錯毗鄰；骨皮質的色彩與骨膜、韌帶、肌腱的色彩相近，肌肉與紅骨髓的色彩相近，神經與周圍纖維組織色彩相近；不同結構之間色彩連通，不存在真正意義上的色彩邊緣，常需要根據纖維走向和追尋上下層之間的變化來判斷邊緣。這些特點使得目前計算機自動分割的結果，無法達到解剖學家結合專業知識，通過眼睛感知的理想邊緣，必須要進行后期大量的人工修正
首先使用photoshop中knockout濾鏡，利用其強大蒙板功能，交互式提取目標區域。然后在matlab中使用形態學處理函數和邊緣檢測算子，精確提取了平滑的輪廓線。完成對骨，肌，臟器及大的血管神經完成了分割與分類，獲取的輪廓線保留了精確的細節，定位準確且比較平滑。下圖顯示提取的輪廓與原始圖像疊加效果。
使用這種分割方法，平均分割出一個組織的時間為30秒。
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目錄
第1章 圖像處理系統
第2章 醫學圖像處理算法學習系統
第3章 圖像邊緣檢測學習系統
第4章 數字圖像加密學習系統
第5章 手寫數字識別學習系統
第6章 骰子作畫學習系統
第7章 濾鏡效果學習系統
第8章 盲數字水印學習系統
第9章 圖像檢索系統
第10章 非盲數字水印學習系統
基于計算機視覺技術的無土栽培蔬菜種植系統的研究與設計
3.1 計算機視覺程序設計
本設計采用的視覺識別技術是OpenCV的圖像膨脹、腐蝕、高斯濾波和邊緣檢測等技術。首先把攝像頭打開獲取實時圖像，而后對圖像進行膨脹、腐蝕處理，使圖像內物體的輪廓更加突出，再使用高斯濾波算法去除圖像上物體內的雜質，最后用選定好范圍的邊緣檢測技術計算出物體的大小。圖像識別流程如圖5所示。
圖5 圖像識別流程
3.2 單片機程序設計
本設計的系統流程如圖6所示，MCU端首先對各個外設模塊進行初始化，PC端視覺識別系統同步進行初始化，而后設備開始配網連接云服務器，最后設備啟動，溶液濃度自動配比，水循環系統啟動，正常提供光照，可以通過云端查看參數以及遠程控制。
圖6 程序流程
3.2.1 培養液配比子程序設計
培養液濃度配比時，首先根據視覺識別到的植物生長階段確定植物生長所需要的培養液濃度，通過蠕動泵補充營養液，再通過溶液濃度檢測裝置檢測溶液濃度是否達標，從而實現培養液濃度的配比。營養液配比程序流程如圖7所示。
圖7 營養液配比程序流程
3.2.2 種植架水循環子程序設計
在蔬菜進入生長期時，進行培養液周期性水循環，例如1h循環10min。通過程序設計使其功能完美實現，這個過程需要用定時器定時控制水泵的工作時間，使其周而復始地工作。水循環的目的是維持蔬菜根系生長過程所需的氧氣。營養液循環程序流程如圖8所示。
圖8 營養液循環程序流程
3.2.3 光照子程序設計
在不同生長階段，蔬菜每天需要的光照時間不同，通過視覺識別得到蔬菜的生長階段，而后通過定時器實現對光照時間的控制，使蔬菜獲得光照的時間剛剛好，為蔬菜的光合作用提供能量，讓蔬菜高效生長。
展開 