sobel operator for edge detection The Sobel operators create such a perpendicular smoothing by convolving with the binomial kernel (1/4, 1/2, 1/4)

坎尼边缘平行 使用OpenMP，CUDA和OpenCL并行执行Canny Edge Detection算法。

用c编写的图像的边缘检测，可作为样板利用，以便于为后续工作……

自己编写camera，实现camera preview， take picture并保存照片。同时基于opencv 2.4.8库，对保存的照片实现边缘检测。建议用Opencv2.4.8的库，不保证在其他opencv版本上能正常运行。

ED_Lib 用于几何特征提取和验证的EDGE绘图库 关键字：边缘检测，边缘段检测，彩色边缘检测，线检测，线段检测，圆检测，椭圆检测。 边缘绘图（ED）算法是一种主动检测边缘检测问题的方法。 与采用减法方法的其他许多现有边缘检测算法（即在将梯度滤镜应用到消除像素的图像后，采用几种规则，例如Canny中的非最大抑制和滞后）相比，ED算法通过加性策略工作，即一个接一个地选择边缘像素，因此命名为Edge Drawing。 然后，我们处理这些随机形状的边缘段，以提取更高级别的边缘特征，即线条，圆，椭圆形等。从阈值梯度幅度中提取边缘像素的流行方法是非最大抑制，它测试每个像素是否具有最大的像素。沿其梯度方向的梯度响应，如果没有则消除。 但是，此方法不会检查相邻像素的状态，因此可能会导致边缘段的质量低（就边缘连续性，平滑度，薄度，定位而言）。 ED会指向一组边缘像素，并通过最大化边缘段的总梯度响应来

二值图像的边缘检测

真棒边缘检测纸 边缘检测论文和相应的源代码/演示程序（也称为轮廓检测或边界检测）的集合。 随时创建PR或问题。 （首选“拉式请求”） 大纲 0.边缘检测相关数据集 简称 原始纸 来源 介绍 TPAMI 2011 经典边缘检测数据集。 CVPR 2013 边缘来自带注释的分割蒙版的边界。 视觉研究2016 带边界注释。 CVPR 2020 边缘来自带注释的线框。 1.基于深度学习的方法 1.1常规边缘检测 简称 纸 来源 代码/项目链接 数码光盘 ACM MM 2020年 德西尼德 WACV 2020 BDCN CVPR 2019 RCN CAIP 2019 线路板 ECCV 2018 AMH网 NIPS 2017 RCF CVPR 2017 CED CVPR 2017 COB ECCV 2016 RDS CVPR 2016 HFL ICCV 2015 HE

在vc6.0下实现，并提供有实现meanshift图像分割的matlab接口，内附说明文档，可根据文档，按自己的需要调试接口

小波变换边缘检测matlab代码小波图像边缘检测 该代码实现了Mallat和Hwang（1992）的方法，该方法使用小波变换模量最大值方法检测图像中的边缘。 如参考文献中所述，此方法类似于Canny边缘检测方法，但在小波变换的上下文中进行了解释。 本文概述了通过“平滑函数”及其部分导数构造的小波。 在这里，选择的平滑函数是联合正态二维零均值方差高斯分布，部分是由于其在边缘检测和图像处理方法中的现有应用。 samples/目录包含一些样本输入图像和带有某些参数的代码输出。 输出文件名可以解释如下： s${integer}代表算法评估时的二进比例因子的指数。 因此s4表示生成的输出图像的比例因子为2 ^ 4。 t${number}代表最终阈值，该阈值用于消除图像中的任何残留噪声。 因此， t015表示从最终输出图像中删除了所有低于0.15的最终像素值。 要运行代码，请在matlab中打开wtmm.m文件，并将img_file_name值更改为图像的相对文件路径（最好是JPEG格式）。 然后，在运行代码之后，将弹出一个窗口，允许您保存输出图像。 在代码中调整scale和threshold值可

叶脉提取 从扫描的叶子组中提取叶脉并保存一些有价值的数据，例如曲率。 完毕： 使用K均值获取当前组中每个叶子的顺序，然后使用Radon变换拉直叶子图像。 使用改进的动态Canny +区域生长（具有两个方向）从扫描的叶组中提取叶脉。 使用DFT（离散傅里叶变换）评估离散静脉点的曲率。 使用曲线拟合来计算主静脉和子静脉之间的角度。 作者：彭铮。 项目期限：6/2017〜12/2017，同时仍需要完成一些数据格式化工作。 Required_pa​​ckages： 麻木 科学的 的OpenCVPython的 scikit图像 scikit学习 matplotlib xlsxwriter 基本方法： 预处理： on变换。 充水。 K均值 萃取： 改良后的Canny。 区域增长。 数据格式： 离散傅立叶变换。 骨骼化。 曲线拟合。 用法： 将扫描的叶组图像放在“