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修改过的亚像素边缘检测

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亚像素边

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亚像素边缘检测源代码
2010-07-29
本压缩包包括一个亚像素边缘检测源代码，以及一个测试图片，从亚像素的角度去解决边缘检测问题，并且与Canny算子做比较，效果显著！
Halcon基础操作2：ROI提取亚像素边缘 33492018-05-31首先准备一张任意图片处理完所得图像：红色区域为ROI感兴趣区域，可以看到ROI中的轮廓被提取出来了。具体代码如下：read_image (Image, 'D:/opencvlogo.jpg') rgb1_to_gray (Image, GrayImage) *转换成灰度图 get_image_size (GrayImage, Width, Height) dev_close_window (...
halcon教程- 边缘检测亚像素边缘提取轮廓提取 69772019-06-29知识点是鱼，套路是渔。授人以鱼不如授人以渔！” 一般在做项目时，无论是边缘检测、瑕疵检测、Blob检测等应用，都有一定的通用套路，也可以说是通用处理框架，在此框架下根据具体应用具体分析，基本上所有项目都可完成。总结起来：通用套路 + 灵活运用对于初学者来说，只需掌握通用套路即可，灵活运用需要经过大量的练习才可达到，运用大学里学马克思哲学时的一句话概括，“量变引...
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灰度距亚像素边缘检测
2013-06-15
基于灰度矩的亚像素边缘检测，精确度可以达到0.1-0.2个像素，内附源代码及主要参考文献，仅供学习参考！
halcon图像边缘提取（边缘检测） 61602018-12-20一、阈值分割：分为：全局阈值、局部阈值、直方图自动阈值（自适应阈值）。适用于：背景与目标占据不同的灰度级范围的图像。二、边缘检测：由于边缘和噪声都是灰度不连续的点，在频域均为高频分量，直接采用微分运算难以克服噪声的影响。因此，用微分算子检测边缘前要对图像进行平滑滤波。三、示例 - 原图： halcon边缘提取代码： read_image (Image,...
halcon - 亚像素轮廓 & 拟合 24402019-05-15以下一系列的文章都是使用halcon，进行亚像素轮廓的提取以及拟合，同时还包括对亚像素轮廓进行联合处理的多种方法的说明。 halcon拟合-圆拟合 https://dwz.cn/DlUI1aIU 拟合-拟合直线和圆 https://dwz.cn/TCdVN2uM 拟合-通过拟合确定电路板上垫子的准确位置 https://dwz.cn/X9m7AZa5 轮廓-通过轮廓间的距离检测手机壳...
【Halcon】2D测量之三 30492018-03-23创建轮廓一般获取轮廓的步骤是提取边缘，边缘是一张图片中亮暗区域的过渡位置，它可以由图片梯度计算得出。图片梯度也可以表示为边缘幅度和边缘方向。通过选择那些有高的边缘幅值的像素点或者有特定边缘方向的像素点，区域内的轮廓可以提取出来。可以通过多种的方式以多种精度提取轮廓。像素精度提取边缘的方法 :使用边缘滤波器 ...
Halcon-边缘检测算子 103422018-05-06边缘检测的定义：使用数学方法提取图像像元中具有亮度值（灰度）空间方向梯度大的边、线特征的过程。边缘是指周围像素灰度有阶跃变化或屋顶等变化的那些像素的集合。图像的边缘对应着图像灰度的不连续性。显然图像的边缘很少是从一个灰度跳到另一个灰度这样的理想状况。真实图像的边缘通常都具有有限的宽度呈现出陡峭的斜坡状。边缘的锐利程度由图像灰度的梯度决定。梯度是指灰度变化的最快的方向和数量。常见的边缘点有三种 ...
亚像素边缘检测评述 148332015-04-10转载请注明出处：http://blog.csdn.net/lsh_2013 1 引言数字图像的边缘检测是图像分割、目标识别、区域形状提取等图像处理领域的重要基础。在进行图像理解和分析时，第一步往往是边缘检测。目前边缘检测已经成为机器视觉领域最活跃的课题之一，其研究具有非常重要的理论意义和实际应用价值。传统的边缘检测方法的检测精度最高只能达到一个像素级，但是，随着科学技术的飞速发展，工业检
halcon图像边缘提取（边缘检测） 154802016-11-02一、阈值分割：分为：全局阈值、局部阈值、直方图自动阈值（自适应阈值）。适用于：背景与目标占据不同的灰度级范围的图像。二、边缘检测：由于边缘和噪声都是灰度不连续的点，在频域均为高频分量，直接采用微分运算难以克服噪声的影响。因此，用微分算子检测边缘前要对图像进行平滑滤波。三、示例：原图： halcon边缘提取代码： read_image
亚像素与halcon 131922017-02-14朋友发来两个小项目，要求亚像素精度。突然想问几个问题：1、何为亚像素？2、何为亚像素精度？3、使用亚像素测量，系统应注意什么？ 1、何谓亚像素？面阵摄像机的成像面以像素为最小单位。例如某CMOS摄像芯片，其像素间距为5.2微米。摄像机拍摄时，将物理世界中连续的图像进行了离散化处理。到成像面上每一个像素点只代表其附近的颜色。至于“附近”到什么程度？就很困难解释。两个像素之间有5.2微米的距离，
halcon边缘提取和赃物检测的常用方法 126902014-11-06一、边缘提取
halcon边缘提取和检测常用方法 256472015-07-17一、边缘提取 1、设置ROI兴趣区域 2、快速二值化，并连接相邻区域。这样做的目的是进一步减少目标区域，通过二值化将目标区域大概轮廓提取出来 3、提取最接近目标区域的轮廓常用函数有boundary，gen_contour_region_xld 4、根据自己的需求提取需要的初步轮廓 5、将初步提取的初步轮廓进行膨胀操作 6、将膨胀后的区域和原图进行减操
halcon边缘检测-close_edges.hev 10662019-01-16close_edges(Edges, EdgeImage : RegionResult : MinAmplitude : ) close_edges closes gaps in the output of an edge detector, and thus tries to produce complete object contours. This is done by examining...
halcon 边缘检测 82552018-09-05公众号：机器视觉那些事儿知识点是鱼，套路是渔。授人以鱼不如授人以渔！” 一般在做项目时，无论是边缘检测、瑕疵检测、Blob检测等应用，都有一定的通用套路，也可以说是通用处理框架，在此框架下根据具体应用具体分析，基本上所有项目都可完成。总结起来，通用套路 + 灵活运用对于初学者来说，只需掌握通用套路即可，灵活运用需要经过大量的练习才可达到，运用大学里学马克思哲学时的一句话概括，“...
基于tensorflow框架训练超像素subpixel模型 17802019-01-24 Subpixel算法自身是一种插值算法，与常规的双线性或cubic插值算法相比，提升了图像的分辨率和插值质量（SNR），但达不到人脸解析的效果。为了达成该效果，可选取人脸数据集（如celebA），训练阶段配合DCGAN（深度卷积生成对抗网络）算法，对生成器部分做了二次优化，训练完成后取GAN中的生成网络部分做部署。 1. 网络框架在部署和推理阶段的网络结构如下，网络命名为ES...
亚像素 92132018-07-22 最近接触到一些和subpixel相关的操作，对亚像素相关基本概念还不是很了解，所以这里想了解一下。在相机成像的过程中，获得的图像数据是将图像进行了离散化的处理，由于感光元件本身的能力限制，到成像面上每个像素只代表附近的颜色。例如两个感官原件上的像素之间有4.5um的间距，宏观上它们是连在一起的，微观上它们之间还有无数微小的东西存在，这些存在于两个实际物理像素之间的像素，就被称为“亚...
深度学习与TensorFlow实战（六）全连接网络基础—MNIST数据集输出手写数字识别准确率 13832018-08-22mnist数据集：包含7万张黑底白字手写数字图片，其中55000张作为训练集，5000张作为验证集，10000作为测试集。每张图片大小为28X28像素，图片中纯黑色像素值为0，纯白1。数据集的标签长度为10的一维数组，数组每个元素索引号表示对应数字出现的概率。在将mnist数据集作为输入喂入神经网络时，需先将数据集中每张图片变成长度784一维数组，将该数组作为输入特征喂入神经网络。 from...

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