Opencv(十六) : 图像边缘检测
文章目录
思维导图
一、前言
二、最优边缘检测准则
1. 最优检测准则
2. 最优定位准则
3. 检测点与边缘点
三、核心算法步骤详解
1. 高斯滤波
1.1 原理与必要性
1.2 高斯核的定义与计算
1.3 卷积运算过程
1.4 难点标注
2. 计算图像梯度与方向
2.1 梯度的物理意义
2.2 Sobel算子：梯度计算的工具
2.3
音视频
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Opencv(七) : 图像颜色替换
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思维导图
前言
一、实验原理概述
二、HSV颜色空间转换
1. HSV和RGB的区别
2. HSV模型的特征
三、形态学操作：开运算
四、制作掩膜（Mask）
五、颜色替换原理
六、实验步骤与实现流程
1. 图像加载与预处理
2. 设定颜色范围并生成掩膜
3. 进行形态学开运算去除噪点
4. 颜色替换实现
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一、引入CaFormer
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