一种图像的边缘检测方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
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一种图像的边缘检测方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本申请提供了一种图像的边缘检测方法、装置、电子设备及存储介质,涉及图像处理技术领域,包括针对待检测图像的首行中的每个像素,根据该像素对应的第一总灰度值和第一目标灰度值,计算出该像素对应的第二总灰度值;针对待检测图像中的每个其他像素,根据该其他像素对应的参考像素的第一总灰度值和第二目标灰度值,计算该其他像素对应的第一总灰度值,以及根据该其他像素对应的参考像素的第二总灰度值和第三目标灰度值,计算该其他像素对应的第二总灰度值;输出待检测图像对应的边缘检测图像,边缘检测图像中的每个像素的灰度值为该像素对应的第一灰
一种图像边缘检测方法、装置及存储介质.pdf
本发明公开了一种图像边缘检测方法、装置及存储介质,包括:将待检测图像转换为灰度图像;对每个候选边缘方向的灰度导数进行加权平均处理,确定灰度图像中各个像素在候选边缘方向的灰度导数;将候选边缘方向的最大灰度导数作为目标像素的灰度导数,根据灰度导数阈值建立边缘点判断矩阵、边缘强度矩阵以及平均边缘强度矩阵;初始化种群规模和问题维度,随机产生种群样本;构造适应度函数,确定循环次数;根据种群样本、适应度函数和循环次数,采用教师学生学习方法确定边界点;从边界点的邻域范围内随机选取一个候选样本替换边界点后,输出边缘检测结
图像边缘处理方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本申请提供一种图像边缘处理方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:对目标图像进行逐层切分,生成目标图像的树状图,并确定目标图像的树形数据结构,树形数据结构包括树状图中每个节点的节点信息,节点信息包括目标的边缘关键点;确定边缘关键点的最小代价路径,获取最小代价路径上的目标关键点;根据目标关键点与节点信息,对目标关键点进行数据融合,生成目标关键点的融合数据;最后根据目标关键点的融合数据,确定目标的边缘轮廓线。实现了对图像的边缘像素点进行数据结构化,在根据融合数据确定目标的边缘轮廓线时,对识别目标的类别不做
图像检测方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本申请公开一种图像检测方法、装置、电子设备及存储介质,涉及图像处理技术领域,尤其涉及人工智能及计算机视觉领域。具体实现方案为:获取待检测图像;对待检测图像进行通道分离,获得第一子图像和第二子图像,其中,第一子图像对应的图像通道为颜色通道,第二子图像对应的图像通道为透明通道;根据第一子图像和第二子图像,生成第一隐藏图像和三通道图像;根据待检测图像,生成第二隐藏图像;第二隐藏图像的背景颜色为与第一颜色不同的第二颜色;根据三通道图像、第一隐藏图像和第二隐藏图像,检测待检测图像是否为包含隐藏信息的图像。根据本申请
图像检测方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本发明提供了一种图像检测方法、装置、电子设备及存储介质,涉及图像检测领域。在本发明中,首先获取原始图像,其中,原始图像包括待检测图像,待检测图像为至少包含四个顶点的多边形;然后,将原始图像输入预先训练的图像检测模型的特征提取网络,得到原始图像的特征图;再将特征图输入图像检测模型的坐标预测网络,得到待检测图像的顶点坐标,并根据顶点坐标,从原始图像中确定待检测图像;最后,根据顶点坐标,将待检测图像进行透视变换,得到目标图像。本发明消除了因拍摄角度造成的图像畸变对图像检测及识别的影响,不需要多次调整拍摄角度,进