基于Matlab GUI平台的图像边缘检测，林森，惠晓威，边缘检测是图像处理、模式识别、计算机视觉等领域十分重要的基础内容。MATLAB中的GUIDE是进行图形用户界面（GUI）程序设计的快速开发�
2022-10-25 09:26:52
298KB
1
本软件基于Python的OpenCV库实现，能够对选择读入的图像文件进行Canny算子边缘检测，将图像中的主要物体的边缘识别出来并用线条勾画轮廓，并将勾画出的边缘轮廓叠加至原图像上进行显示。此外实现了简单的GUI图形界面进行图像的上传操作。
2022-10-22 12:06:01
1.58MB
1
代码分为：
1. 使用高斯滤波器平滑输入图像。 2. 计算梯度幅值和角度图像。 3. 对梯度幅值应用非极大值抑制图像。 4.使用双阈值和连通性分析来检测链接边缘。
运行代码：
[Ioutput]= cannydetector(I);
2022-10-21 17:05:08
3KB
1
为提高边缘算子检测结果的清晰度，在扩充清晰边缘面积上，提出深度探测法以增强邻域边缘；在消除模糊纹理上，用跨越步长 Δｘ和 Δｙ作为模糊纹理和清晰边缘的分界，达到弱化模糊纹理的目的，凸显模糊区域局部对比度；在算法执行效率上，空间复杂度不高，但时间复杂度为 O(4n3)。经测试，该算法可实现扩充清晰边界、弱化模糊纹理以及凸显模糊纹理区域对比度的目标，在小于1600*1600分辨率图像上处理速度较佳，但在更高分辨率上计算较久。该方法凸显了边缘分界，可用在其它领域算法预处理阶段。
2022-10-15 15:48:01
1.37MB
1
针对现阶段基于图像检测的板形识别在缺陷的检出率普遍较低以及检测速度慢等问题，文中提出了一种基于计算机图像处理的板形识别系统，其通过直方图均衡化与高帽变换对初始图像进行处理，并通过边缘检测算法提取轮廓，然后利用BP神经网络分类器进行缺陷识别与分类。其在实验及实际工业生产中，均具有较高的识别率，可达到约90%，且还具有较好的板形识别效果。
2022-10-04 13:25:22
993KB
1
针对车牌检测中关键的3个环节分别进行了改进和优化。利用数学形态学结合Canny算子实现车牌定位。在传统扫描字符算法中加入边界限定，提高字符分割的准确度。在识别环节，采用计算效率较高的KNN算法进行字符的识别。最终，在OpenCV平台上实现车牌识别。
2022-09-27 09:53:44
1.58MB
1
本人收集的关于c实现图像处理常用算法，包括Hough变换，雕刻技术，灰度均衡，图像的3D灰度显示，拉普拉斯高斯边缘检测等等，
2022-09-24 13:00:36
21KB
应用各种算法进行边缘检测，比较后个有优劣
2022-09-24 13:00:25
2KB