计算机视觉-边缘检测原理及Canny实现

前言

 卷积运算是卷积神经网络最基本的组成部分,使用边缘检测作为入门样例。

1.1 边缘检测示例(Edge detection example )


        让我们举个例子,给了这样一张图片,让电脑去搞清楚这张照片里有什么物体,你可能做的第一件事是检测图片中的垂直边缘。比如说,在这张图片中的栏杆就对应垂直线,与此同时,这些行人的轮廓线某种程度上也是垂线,这些线是垂直边缘检测器的输出。同样,你可能也想检测水平边缘,比如说这些栏杆就是很明显的水平线,它们也能被检测到,结果在这。所以如何在图像中检测这些边缘?


         看一个例子,这是一个 6×6 的灰度图像。因为是灰度图像,所以它是 6×6×1 的矩阵,而不是 6×6×3 的,因为没有 RGB 三通道。为了检测图像中的垂直边缘,你可以构造一个 3×3矩阵。在共用习惯中,在卷积神经网络的术语中,它被称为过滤器。我要构造一个 3×3 的过滤器,像这样\begin{bmatrix} 1 & 0 &-1 \\ 1 & 0 &-1 \\ 1& 0& -1 \end{bmatrix}

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/baidu_33512336/article/details/104417512