Wpływ wielkości obrazu do wykrywania krawędzi w OpenCV

1. Jak poprawić wykrywanie krawędzi w OpenCV?
2. Jak działa wykrywanie krawędzi w OpenCV?
3. Jak myślisz, jaki wpływ ma rozmiar jądra Gaussa na wykrywanie krawędzi?
4. Jaki jest rozmiar apertury w wykrywaniu krawędzi krawędzi?

Jak poprawić wykrywanie krawędzi w OpenCV?

Naucz się wykrywania krawędzi za pomocą openCV

Konieczne jest przekształcenie obrazu w skalę szarości, ponieważ operator wykrywania krawędzi działa z Grayscale. Rozmycie Gaussa służy do zmniejszenia szumu na obrazie, który jest ważnym krokiem wstępnym. Wykreślenie obrazu zapytania po konwersji.

Jak działa wykrywanie krawędzi w OpenCV?

Wykrywanie krawędzi to technika przetwarzania obrazu, która służy do identyfikacji granic (krawędzi) obiektów lub regionów na obrazie. Krawędzie należą do najważniejszych cech związanych z obrazami. Poznajemy podstawową strukturę obrazu przez jego krawędzie.

Jak myślisz, jaki wpływ ma rozmiar jądra Gaussa na wykrywanie krawędzi?

Zwiększenie szerokości jądra Gaussa zmniejsza wrażliwość detektora na hałas, kosztem utraty części drobniejszych szczegółów na obrazie. Błąd lokalizacji w wykrytych krawędziach również nieznacznie wzrasta wraz ze wzrostem szerokości Gaussa.

Jaki jest rozmiar apertury w wykrywaniu krawędzi krawędzi?

Funkcja CANNY () z aperturą_size

Wartość domyślna to 3, a jej wartość powinna być dziwna między 3 a 7. Możesz zwiększyć rozmiar przysłony, gdy chcesz wykryć bardziej szczegółowe funkcje.