使用canny算子检测边缘后，得到了比较清晰的边缘细节，但是，这时候怎么使原图像的边缘得到增强？
图像处理的canny边缘检测后，该怎么进行图像增强
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关注得到边缘之后，按照边缘位置在原图对应的位置进行处理，，你说的这个增强是不是加深的意思，，还是增加对比度，，加深的话好办直接处理RGB
像素，解决 无用评论 打赏举报 分享
- 2022-12-08 01:50回答 3 已采纳 填充的前提是图形封闭，你这里基本做不到。我想到的可以考虑边缘线加粗替代解决，即膨胀。网上搜到现成的先腐蚀后膨胀算法，基于MATLAB的腐蚀膨胀算法。https://www.cnblogs.com/ni
- 2021-04-14 19:52回答 1 已采纳 Canny选择的阈值需要调整：thresh = cv2.Canny(image,100,100)
- 2021-01-27 13:57本文来自于csdn，文章主要介绍了概念基础，Canny边缘检测算法流程以及高斯滤波，也介绍了计算图像的梯度及梯度的方向等等，详情请看下文。说起边缘，那肯定是图像中明暗变化比较剧烈的像素所组成的线条。从视觉的...
- 2020-04-08 11:55回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/u010551600/article/details/80507271
- 2022-04-14 00:07回答 3 已采纳 安装imutilspip install imutils代码ShapeDetector.Py import cv2 class ShapeDetector: def __init__(self
- 2022-02-28 15:48回答 1 已采纳 发布/订阅sensor_msgs::Image或sensor_msgs::CompressedImage
- 2019-04-15 21:39数字图像处理作业canny边缘检测坎尼边缘检测MATLAB源码及实验报告
- 2023-02-09 00:28回答 2 已采纳 此回答引用ChatGPT有用请采纳：在 MATLAB 中，如果想在使用 Canny 算法获得的梯度图（logical 类型的二维矩阵）上乘一个彩色图，需要进行如下操作： 先将梯度图转换为 double
- 2022-05-29 17:00回答 4 已采纳 img = cv2.imread("../images/test01.png") # 添加的前景图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2
- 2021-06-03 08:24回答 2 已采纳 可以参考这篇文章，希望对你有帮助：Python+OpenCV实现图像特定区域宽度测量 - 圈er - 博客园 (cnblogs.com)
- 2022-07-02 15:08。。。
- 2022-02-14 21:55回答 3 已采纳 废话不多说，直接上代码 import cv2 import numpy as np def cv_show(neme, img): cv2.imshow(neme, img)
- 2022-07-02 15:07。。。
- 2022-05-04 14:59边缘是一幅图像最重要的特征之一，图像边缘部分集中了图像的大部分信息。因此，边缘的确定对于图像场景的识别与理解非常重要；同时在图像分割中也有重要应用。...有很多种方法可以用来对图像边缘进行检测。
- 2022-07-14 10:29canny边缘检测，图像处理，用于图像分割，
- 2022-06-25 15:15C++实现图像处理Canny边缘检测设计
- 2024-04-03 09:09图像处理 图像处理_基于OpenCV实现的边缘检测算法之Canny
- 2021-10-03 05:46canny边缘检测，先高斯滤波，然后求偏导，之后消除极大值，最后双阈值检测提取边缘
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