Python을 사용하여 그림에서 가장자리 감지를 수행하는 방법
Python을 사용하여 이미지에서 가장자리 감지를 수행하는 방법
소개: 컴퓨터 비전 분야에서 가장자리 감지는 일반적으로 사용되는 이미지 처리 기술로, 이미지에서 중요한 가장자리 정보를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기사에서는 Python 프로그래밍 언어와 OpenCV 라이브러리를 사용하여 이미지의 가장자리 감지를 구현하는 방법과 일반적으로 사용되는 일부 가장자리 감지 알고리즘 및 애플리케이션 시나리오를 소개합니다.
1. 가장자리 탐지 알고리즘
가장자리 탐지에는 주로 1차 연산자와 2차 연산자가 사용됩니다. 1차 연산자에는 Sobel, Prewitt 및 Roberts 연산자가 포함되며 2차 연산자에는 Laplace 연산자가 포함됩니다. 이러한 연산자는 이미지의 가장자리 영역을 찾아 강조 표시하는 데 도움이 됩니다.
먼저 Sobel 연산자 사용 예를 살펴보겠습니다.
import cv2 import numpy as np def sobel_edge_detection(image): gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将图像转换为灰度图像 blur = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0) # 对灰度图像进行高斯滤波 sobelx = cv2.Sobel(blur, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3) # 对滤波后的图像进行Sobel算子计算 sobely = cv2.Sobel(blur, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3) sobelx = np.uint8(np.absolute(sobelx)) # 将计算结果转换为8位无符号整数 sobely = np.uint8(np.absolute(sobely)) sobel = cv2.bitwise_or(sobelx, sobely) # 对Sobel算子计算结果取或运算 return sobel image = cv2.imread('image.jpg') # 读取图片 edge = sobel_edge_detection(image) # 使用Sobel算子进行边缘检测 cv2.imshow('Edge', edge) # 显示边缘图像 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
위 코드에서는 OpenCV 라이브러리의 cv2.Sobel
函数对图片进行Sobel算子计算,并将计算结果通过取或运算得到最终的边缘图像。其中,ksize
매개변수를 사용하여 Sobel 연산자의 크기를 나타냅니다. 특정 상황.
Sobel 연산자 외에도 Prewitt 연산자 및 Laplace 연산자와 같은 다른 모서리 감지 연산자를 모서리 감지에 사용할 수도 있습니다. 계산 과정에서 다양한 연산자 템플릿이 사용된다는 점을 제외하면 해당 원리는 Sobel 연산자와 유사합니다.
2. 가장자리 감지의 응용 시나리오
가장자리 감지는 컴퓨터 비전 및 이미지 처리 분야에서 널리 사용됩니다. 다음은 몇 가지 일반적인 응용 시나리오입니다.
- 이미지 분할: 이미지에서 가장자리 정보를 감지하여 분할할 수 있습니다. 대상 추출 및 분석을 달성하기 위해 이미지를 다른 영역으로 이동합니다.
- 객체 인식: 가장자리 감지는 객체의 윤곽선을 찾는 데 도움이 되므로 객체 감지, 인식 및 추적이 가능합니다.
- 이미지 향상: 이미지의 가장자리 정보를 강조하여 이미지의 대비와 선명도를 향상시켜 이미지를 더욱 시각적으로 만들 수 있습니다.
- 시각적 탐색: 가장자리 감지를 통해 장면의 주요 특징을 추출하여 로봇의 자율 탐색 및 장애물 회피 기능을 실현할 수 있습니다.
요약:
이 기사에서는 Python 및 OpenCV 라이브러리를 사용하여 이미지에서 가장자리 감지를 수행하는 방법을 소개하고 Sobel 연산자 사용 예를 제공합니다. 가장자리 감지는 컴퓨터 비전 분야에서 일반적으로 사용되는 이미지 처리 기술이며 광범위한 응용 시나리오를 가지고 있습니다. 이 글의 서론을 통해 독자들이 에지 검출의 기본 원리와 구현 방법을 이해하고 이를 실제 응용 분야에서 유연하게 사용할 수 있기를 바랍니다.
위 내용은 Python을 사용하여 그림에서 가장자리 감지를 수행하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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CentOS 시스템에서 Pytorch GPU 가속도를 활성화하려면 Cuda, Cudnn 및 GPU 버전의 Pytorch를 설치해야합니다. 다음 단계는 프로세스를 안내합니다. CUDA 및 CUDNN 설치 CUDA 버전 호환성 결정 : NVIDIA-SMI 명령을 사용하여 NVIDIA 그래픽 카드에서 지원하는 CUDA 버전을보십시오. 예를 들어, MX450 그래픽 카드는 CUDA11.1 이상을 지원할 수 있습니다. Cudatoolkit 다운로드 및 설치 : NVIDIACUDATOOLKIT의 공식 웹 사이트를 방문하여 그래픽 카드에서 지원하는 가장 높은 CUDA 버전에 따라 해당 버전을 다운로드하여 설치하십시오. CUDNN 라이브러리 설치 :

Docker는 Linux 커널 기능을 사용하여 효율적이고 고립 된 응용 프로그램 실행 환경을 제공합니다. 작동 원리는 다음과 같습니다. 1. 거울은 읽기 전용 템플릿으로 사용되며, 여기에는 응용 프로그램을 실행하는 데 필요한 모든 것을 포함합니다. 2. Union 파일 시스템 (Unionfs)은 여러 파일 시스템을 스택하고 차이점 만 저장하고 공간을 절약하고 속도를 높입니다. 3. 데몬은 거울과 컨테이너를 관리하고 클라이언트는 상호 작용을 위해 사용합니다. 4. 네임 스페이스 및 CGroup은 컨테이너 격리 및 자원 제한을 구현합니다. 5. 다중 네트워크 모드는 컨테이너 상호 연결을 지원합니다. 이러한 핵심 개념을 이해 함으로써만 Docker를 더 잘 활용할 수 있습니다.

Python과 JavaScript는 커뮤니티, 라이브러리 및 리소스 측면에서 고유 한 장점과 단점이 있습니다. 1) Python 커뮤니티는 친절하고 초보자에게 적합하지만 프론트 엔드 개발 리소스는 JavaScript만큼 풍부하지 않습니다. 2) Python은 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리에서 강력하며 JavaScript는 프론트 엔드 개발 라이브러리 및 프레임 워크에서 더 좋습니다. 3) 둘 다 풍부한 학습 리소스를 가지고 있지만 Python은 공식 문서로 시작하는 데 적합하지만 JavaScript는 MDNWebDocs에서 더 좋습니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Centos에서 Pytorch 버전을 선택할 때 다음과 같은 주요 요소를 고려해야합니다. 1. Cuda 버전 호환성 GPU 지원 : NVIDIA GPU가 있고 GPU 가속도를 사용하려면 해당 CUDA 버전을 지원하는 Pytorch를 선택해야합니다. NVIDIA-SMI 명령을 실행하여 지원되는 CUDA 버전을 볼 수 있습니다. CPU 버전 : GPU가 없거나 GPU를 사용하지 않으려면 Pytorch의 CPU 버전을 선택할 수 있습니다. 2. 파이썬 버전 Pytorch

CentOS 시스템에 대한 Pytorch 분산 교육에는 다음 단계가 필요합니다. Pytorch 설치 : 전제는 Python과 PIP가 CentOS 시스템에 설치된다는 것입니다. CUDA 버전에 따라 Pytorch 공식 웹 사이트에서 적절한 설치 명령을 받으십시오. CPU 전용 교육의 경우 다음 명령을 사용할 수 있습니다. PipinStalltorchtorchvisiontorchaudio GPU 지원이 필요한 경우 CUDA 및 CUDNN의 해당 버전이 설치되어 있는지 확인하고 해당 PyTorch 버전을 설치하려면 설치하십시오. 분산 환경 구성 : 분산 교육에는 일반적으로 여러 기계 또는 단일 기계 다중 GPU가 필요합니다. 장소

Centos Nginx를 설치하려면 다음 단계를 수행해야합니다. 개발 도구, PCRE-DEVEL 및 OPENSSL-DEVEL과 같은 종속성 설치. nginx 소스 코드 패키지를 다운로드하고 압축을 풀고 컴파일하고 설치하고 설치 경로를/usr/local/nginx로 지정하십시오. nginx 사용자 및 사용자 그룹을 만들고 권한을 설정하십시오. 구성 파일 nginx.conf를 수정하고 청취 포트 및 도메인 이름/IP 주소를 구성하십시오. Nginx 서비스를 시작하십시오. 종속성 문제, 포트 충돌 및 구성 파일 오류와 같은 일반적인 오류는주의를 기울여야합니다. 캐시를 켜고 작업자 프로세스 수 조정과 같은 특정 상황에 따라 성능 최적화를 조정해야합니다.
