你将收获

掌握图像去噪滤波方法及各自特点; 掌握常用的图像边缘检测算子,及Canny算子基本原理

掌握灰度阈值化及大津算法; 掌握常见的图像特征描述方式

了解局部阈值分割、区域生长、分水岭算法及基于轮廓的阈值分割;

通过米粒检测实例掌握图像预处理、分割及特征分析的综合实现;

适用人群

有一定数学和计算机编程基础,希望掌握计算机视觉处理算法基础的学员。

课程介绍

本章介绍计算机视觉处理算法基础

课程目录

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同学笔记

  • Jacklx888 2020-05-25 21:15:14

    来源:图像特征描述 查看详情

    如果是圆形,u=r,即为半径。圆形性参数越大,越趋近圆。

    最小包围矩形,方向和离心率。方向是指在内部找到1条最长的直线,最长直线的方向是其方向。D-P算法是递归算法,

    不变矩,一般是7个,常用是前4个。

  • sxy528592861 2020-04-26 16:53:06

    来源:直方图与图像分割 查看详情

    1. OTSU算法局限性:

    • 噪声,灰度值渐变
  • sxy528592861 2020-04-26 13:52:35

    来源:图像边缘检测 查看详情

    1 canny解决的问题:

    •  图像的噪声或者边缘本身的模糊性,导致求出的边缘模糊不清楚,或者边缘是连通的导致中断很多

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