Comments 26
Кроме очевидной полезности топика, хочу отметить его наглядность.
Отличные иллюстрации!
Отличные иллюстрации!
+11
Не может не радовать волна статей про серьезные алгоритмы по обработке изображений. Хабр — торт.
+14
вот бывают же умные люди!
даже читать страшно…
даже читать страшно…
+3
Ого! Респект!!! Математика и информатика — это сила!!!
+4
Перевод популярного описания детектора Канни из интернета. Более того, потеряна суть реализации самого алгоритма. Операции сглаживания и поиска градиента в настоящем алгоритме Канни — одно целое. Я готовил почву чтобы про это написать в планируемой статье о детекторе Канни. Вы мне облегчили задачу.
Совет: прежде чем писать об алгоритме — найди ту рукопись самого Канни и не повторяйте чужих копипастов. Видимо эту ссылку было сложно найти — оказывается в этом алгоритме есть математика!
Что понравилось — плюс за иллюстрацию поля направлений.
В классической работе Канни нет ни слова о Собеле и о грубой аппроксимации градиента. В том то и дело что в его алгоритме она не такая уж и грубая.
Совет: прежде чем писать об алгоритме — найди ту рукопись самого Канни и не повторяйте чужих копипастов. Видимо эту ссылку было сложно найти — оказывается в этом алгоритме есть математика!
Что понравилось — плюс за иллюстрацию поля направлений.
В классической работе Канни нет ни слова о Собеле и о грубой аппроксимации градиента. В том то и дело что в его алгоритме она не такая уж и грубая.
+9
Хитрый — это cunning, а canny — осторожный, спокойный, умный или практичный :)
Статья очень интересная. Прямо так руки и зачесались самому реализовать и пораспознавать разные картинки :)
Статья очень интересная. Прямо так руки и зачесались самому реализовать и пораспознавать разные картинки :)
+1
А еще есть такая штука как Deriche Edge Detection — показывает схожие с Канни по качеству результаты но работает на порядок быстрее =)
+1
Такие статьи в уважении.
+1
А что это такое при сигма=0.25 произошло? Вроде как не должно. Может, там 0 был подставлен вместо 0.25 и Остапа понесло?
«Чрезмерное повышение коэффициента приведёт к усилению усреднения вплоть до равномерно чёрного цвета всех пикселей.» Не черного, серого.
«Чрезмерное повышение коэффициента приведёт к усилению усреднения вплоть до равномерно чёрного цвета всех пикселей.» Не черного, серого.
0
Вот как будет меняться изображение с увеличением сигмы (значения элементов ядра фильтра рядом):
![image](https://habrastorage.org/r/w780q1/storage/habraeffect/07/1d/071dae72bd904664df8d1776be558679.jpg)
Вот как будут меняться значения элементов [-1;-1] (красный) и [0;0] (синий) с ростом сигмы:
![image](https://habrastorage.org/r/w780q1/storage/habraeffect/04/1f/041fed1e9c73c0fc44d81d4088fcfac6.jpg)
![image](https://habrastorage.org/storage/habraeffect/07/1d/071dae72bd904664df8d1776be558679.jpg)
Вот как будут меняться значения элементов [-1;-1] (красный) и [0;0] (синий) с ростом сигмы:
![image](https://habrastorage.org/storage/habraeffect/04/1f/041fed1e9c73c0fc44d81d4088fcfac6.jpg)
+1
Сумма коэффициентов ядра должна быть равна 1, вне зависимости от сигмы. Ядру нужно нормировать всегда, чтобы не происходило смещение средней яркости.
+1
Это намёк на статью «распознание капчи на номерных знаках автомобилей.» Там автор таку фразу употребил, мне понравилось.
+1
Sign up to leave a comment.
Детектор границ Канни