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  • 先根据彩色图像的经典自适应算法,从空间上提出适应于灰度图像的窗口描述子,依据图像信号的特点,从像素层面上选择平滑性更小的微分算子。再将匹配窗口与微分算子相结合,获得比只使用两者之一更强的特性信息描述能力。...
  • HALCON阈值算子总结

    2020-11-14 12:46:46
    阈值算子 类型 特点 threshold 全局固定 手动指定灰度范围 ...基于灰度直方图,两种算法max_separability和smooth_histo,输出一个区域 ...基于高斯平滑灰度直方图,输出一个区域,适合文本图像分割 l...
    阈值算子 类型 特点
    threshold 全局固定 手动指定灰度范围
    fast_threshold 全局固定 手动指定灰度范围和步长,速度快
    binary_threshold 全局自动 基于灰度直方图,两种算法max_separability和smooth_histo,输出一个区域
    auto_threshold 全局自动 基于高斯平滑后的灰度直方图,输出多个区域的集合
    char_threshold 全局自动 基于高斯平滑后的灰度直方图,输出一个区域,适合文本图像的分割
    local_threshold 局部阈值 基于图像局部区域的灰度值均值和方差
    var_threshold 局部阈值 基于图像局部区域的灰度值均值和方差,此外在方差较小时,还可以指定参数AbsThreshold,设置最小灰度差
    dyn_threshold 局部阈值 基于阈值图像分割原图像,阈值图像往往是通过均值滤波、高斯滤波等平滑操作而得来的
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  • 网格处理:Laplace算子

    2020-10-12 21:58:00
    网格处理:Laplace 参考: ...laplace算子在网格平滑,remesh,网格编辑中都有...它全局线性的特点。 什么是laplace算子 参考:https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/46415239 laplace算子是梯度的散度 在离散

    网格处理:Laplace

    参考:
    https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/46505863
    https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/46415239

    laplace算子在网格平滑,remesh,网格编辑中都有应用。它全局线性的特点。

    什么是laplace算子

    参考:https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/46415239
    laplace算子是梯度的散度
    在离散的情况下:
    laplace算子的计算如下:
    在这里插入图片描述
    由于

    wij=1 \sum w_{ij} = 1
    vi=wijvi v_i = \sum w_{ij}*vi
    L(vi)=wij(vivj) L(v_i) = \sum w_{ij}(v_i-v_j)

    laplace算子的几何意义

    了解了laplace算子的计算公式,可以得到laplace算子的几何意义:
    在这里插入图片描述
    即:δ\deltaviv_i到周围所有vjv_j根据权重wijw_{ij}计算得到的viv_i'的向量。

    这个向量δ\delta被称为viv_i的微分坐标了,计算微分坐标的意义在于,Laplace形变认为这个微分坐标能够记录或者说表示模型的局部细节信息,比如鼻子,嘴巴,凸起,凹陷这样的信息,当模型形变后,我们希望模型的局部信息不要被破坏,那么换成坐标的说法就是,模型上点的世界坐标变了,但是我们希望模型上所有点的微分坐标没变,也就是点和点的相对位置关系没变。

    laplace算子-网格平顺

    论文:Laplacian Mesh Optimization
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    当网格曲面上任意顶点的局部片中包含的所有三角面片都为等腰三角形时,该顶点的同一Laplacian 坐标和余切Laplacian 坐标相等。当将上述结论由某一个三角面片扩展到整个模型表面时可以发现:如果所有的三角面片都接近于正三角形,所有顶点的同一(均匀)Laplacian 坐标和余切Laplacian 坐标接近相等。

    算法原理主要是:

    1、通过先求解网格曲面余切权计算得到的Laplacian 坐标δ

    2、构建均匀权下的拉普拉斯矩阵A

    3、然后求解AX=δ.

    laplace算子-网格去噪

    均匀权下的拉普拉斯就是网格平滑

    laplace算子-网格编辑

    论文:Laplacian mesh optimization
    参考
    https://blog.csdn.net/bob__yuan/article/details/81778875

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  • 1.平滑模板特点: ①模板内系数全为正(表示求和、平均→平滑) ②模板内系数之和为1:对一般图像,处理前后图像平均亮度不发生变化 对于常数图像f,f(m,n) 恒等于常数C,处理前后不变 举例: 0 1/4 0 ...

    一、边缘检测

    1.平滑模板特点:

    ①模板内系数全为正(表示求和、平均→平滑)

    ②模板内系数之和为1:对一般图像,处理前后图像的平均亮度不发生变化

    对于常数图像f,f(m,n) 恒等于常数C,处理前后不变

    举例:        0    1/4     0

                      1/4     0    1/4

                         0    1/4     0

    2.锐化模板特点:

    ①模板内系数有正有负,表示差分运算

    ②模板内系数之和为1:对于常数图像f,f(m,n) 恒等于常数C,处理前后不变

    对于一般图像,处理前后的平均亮度不发生变化

    举例:        0      -1        0

                      -1       5        -1 

                       0        -1       0

    3.边缘检测模板特点:

    ①模板内系数有正有负,表示差分运算

    ②模板内系数之和为0:对于常数图像,处理后图像为全黑

    对于一般图像,处理后为边缘点

    举例:        0      -1        0

                      -1       4        -1 

                       0       -1       0

    二、边缘跟踪

           由于噪音存在,一般在亮度不一致的部分,寻找边缘的时候容易被打断。因此典型的边缘检测算法后面紧紧跟着边缘的连接和其他边界的检测过程,用来规整边像素从而成为有意义的边。

    边缘跟踪的概念:将检测到的边缘点连接成线的过程就是边缘跟踪。

    线:是图像分析中一个基本而重要的内容,是图像中的 一种中层符号描述,他使得图像的表述更为简洁。

          边缘跟踪的过程:

    ①提取可以构成线特征的边缘

    ②将边缘连接成线

          边缘跟踪的方法:

    ①光栅跟踪

    ②全向跟踪

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  • John Canny于1986年提出Canny算子,它与Marr(LoG)边缘检测方法类似,也属于是先平滑后求导数方法。John Canny研究了最优边缘检测方法所需特性,给出了评价边缘检测性能优劣三个指标:1.好信噪比,即将非...

    Canny是常用的边缘检测方法,其特点是试图将独立边的候选像素拼装成轮廓。


    John Canny于1986年提出Canny算子,它与Marr(LoG)边缘检测方法类似,也属于是先平滑后求导数的方法。

    John Canny研究了最优边缘检测方法所需的特性,给出了评价边缘检测性能优劣的三个指标:

    1.好的信噪比,即将非边缘点判定为边缘点的概率要低,将边缘点判为非边缘点的概率要低;

    2.高的定位性能,即检测出的边缘点要尽可能在实际边缘的中心;

    3. 对单一边缘仅有唯一响应,即单个边缘产生多个响应的概率要低,并且虚假响应边缘应该得到最大抑制。

    用一句话说,就是希望在提高对景物边缘的敏感性的同时,可以抑制噪声的方法才是好的边缘提取方法。

    Canny算子求边缘点具体算法步骤如下:

    1. 用高斯滤波器平滑图像.

    2. 用一阶偏导有限差分计算梯度幅值和方向.

    3. 对梯度幅值进行非极大值抑制 .

    4. 用双阈值算法检测和连接边缘



    • image输入 8-比特、单通道 (二值) 图像,当用CV_HOUGH_PROBABILISTIC方法检测的时候其内容会被函数改变line_storage检测到的线段存储仓. 可以是内存存储仓 (此种情况下,一个线段序列在存储仓中被创建,并且由函数返回),或者是包含线段参数的特殊类型(见下面)的具有单行/单列的矩阵(CvMat*)。矩阵头为函数所修改,使得它的 cols/rows 将包含一组检测到的线段。如果 line_storage 是矩阵,而实际线段的数目超过矩阵尺寸,那么最大可能数目的线段被返回(对于标准hough变换,线段按照长度降序输出).methodHough 变换变量,是下面变量的其中之一:
      • CV_HOUGH_STANDARD - 传统或标准 Hough 变换. 每一个线段由两个浮点数 (ρ, θ) 表示,其中 ρ 是直线与原点 (0,0) 之间的距离,θ 线段与 x-轴之间的夹角。因此,矩阵类型必须是 CV_32FC2 type.
      • CV_HOUGH_PROBABILISTIC - 概率 Hough 变换(如果图像包含一些长的线性分割,则效率更高). 它返回线段分割而不是整个线段。每个分割用起点和终点来表示,所以矩阵(或创建的序列)类型是 CV_32SC4.
      • CV_HOUGH_MULTI_SCALE - 传统 Hough 变换的多尺度变种。线段的编码方式与 CV_HOUGH_STANDARD 的一致。
    rho
    与象素相关单位的距离精度
    theta
    弧度测量的角度精度
    threshold
    阈值参数。如果相应的累计值大于 threshold, 则函数返回的这个线段.
    param1
    第一个方法相关的参数:
    • 对传统 Hough 变换,不使用(0).
    • 对概率 Hough 变换,它是最小线段长度.
    • 对多尺度 Hough 变换,它是距离精度 rho 的分母 (大致的距离精度是 rho 而精确的应该是 rho / param1 ).
    param2
    第二个方法相关参数:
    • 对传统 Hough 变换,不使用 (0).
    • 对概率 Hough 变换,这个参数表示在同一条直线上进行碎线段连接的最大间隔值(gap), 即当同一条直线上的两条碎线段之间的间隔小于param2时,将其合二为一。
    • 对多尺度 Hough 变换,它是角度精度 theta 的分母 (大致的角度精度是 theta 而精确的角度应该是 theta / param2).

    函数 cvHoughLines2 实现了用于线段检测的不同 Hough 变换方法. Example. 用 Hough transform 检测线段



    外部链接:经典的canny自调整阈值算法的一个opencv的实现见在OpenCV中自适应确定canny算法的分割门限-------------------------------------------------------------------------------------------------------

    /*code*/

    注意:cvCanny只接受单通道图像作为输入,因此cvLoadImage的第二给参数表示是否加载有颜色的图像,因设为0,表示单通道图像,故src = cvLoadImage( argv[1], 0 );

    否则会出现编译错误,会提示canny.cpp不合法。

    1. #include <highgui.h>  
    2. #include <cv.h>  
    3. #include <cxcore.h>  //人脸识别的一个库文件  
    4.   
    5. //Canny:Implements Canny algorithm for edge detection.  
    6. int main( int argc, char** argv )  
    7. {  
    8.     IplImage* src = NULL;  
    9.     IplImage* dst = NULL;  
    10.       
    11.     //载入图像,转换为灰度图  
    12.     src = cvLoadImage( argv[1], 0 );    
    13.     //为canny边缘图像申请空间,1表示单通道灰度图  
    14.     dst = cvCreateImage( cvGetSize( src ), IPL_DEPTH_8U, 1 );   
    15.     cvCanny( src, dst, 50, 150, 3 );//边缘检测  
    16.     cvNamedWindow( "src", 1 );  
    17.     cvNamedWindow( "canny", 1 );  
    18.     cvShowImage( "src", src );  
    19.     cvShowImage( "canny", dst );  
    20.     cvWaitKey(0);  
    21.   
    22.     cvReleaseImage( &src );  
    23.     cvReleaseImage( &dst );  
    24.     cvDestroyAllWindows();  
    25.     return 0;  
    26.   
    27. }  
    -------------------------------------------------------------------------------------------------------
    /*result*/





    另一片文章描述:

    /*code*/

    程序中用到了cvCvtColor色彩空间转换,将输入图像从一个色彩空间转换为另外一个色彩空间,Canny处理的是单通道图像,然后转换为三通道图像再使用Hough变换。

    1. #include <highgui.h>  
    2. #include <cv.h>  
    3. #include <math.h>  
    4.   
    5. int main(int argc, char** argv)  
    6. {  
    7.     IplImage* src;  
    8.     src = cvLoadImage( argv[1], 0 ); //加载灰度图  
    9.     IplImage* dst = cvCreateImage( cvGetSize( src ), IPL_DEPTH_8U, 1 );  
    10.     IplImage* color_dst = cvCreateImage( cvGetSize( src ), IPL_DEPTH_8U, 3 );  //创建三通道图像  
    11.     CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);  
    12.     CvSeq* lines = 0;  
    13.     cvCanny( src, dst, 50, 100, 3 );  //首先运行边缘检测,结果以灰度图显示(只有边缘)  
    14.     cvCvtColor( dst, color_dst, CV_GRAY2BGR ); //色彩空间转换,将dst转换到另外一个色彩空间即3通道图像  
    15.     lines = cvHoughLines2( dst, storage, CV_HOUGH_PROBABILISTIC, 1, CV_PI/180, 80, 30, 10 ); //直接得到直线序列  
    16.   
    17.     //循环直线序列  
    18.     forint i = 0; i < lines ->total; i++ )  //lines存储的是直线  
    19.     {  
    20.         CvPoint* line = ( CvPoint* )cvGetSeqElem( lines, i );  //lines序列里面存储的是像素点坐标  
    21.         cvLine( color_dst, line[0], line[1], CV_RGB( 0, 255, 0 ) );  //将找到的直线标记为红色  
    22.         //color_dst是三通道图像用来存直线图像  
    23.     }  
    24.     cvNamedWindow( "src", 1 );  
    25.     cvShowImage( "src", src );  
    26.     cvNamedWindow( "Hough", 1 );  
    27.     cvShowImage( "Hough", color_dst );  
    28.     cvWaitKey(0);  
    29.   
    30.     return 0;  
    31. }  
    ----------------------------------------------------------------------------------------------------
    /*result*/

    用绿色线条勾画的是Canny轮廓检测后再用Hough线变换得到的所有直线。











    转载于:https://www.cnblogs.com/jqyp/p/0238fbfd07feecd38259cd0ec55d2915.html

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平滑算子的特点