Die Erkennung
Kanten ist eine entscheidende Bildanalysetechnik für die Objekterkennung basierend auf Umrissen und ist für die Wiederherstellung von Bildinformationen von entscheidender Bedeutung. Es extrahiert wichtige Merkmale wie Linien und Kurven, die h?ufig von erweiterten Computer Vision und Bildverarbeitungsalgorithmen verwendet werden. Ein robuster Kantenerkennungsalgorithmus identifiziert die Hauptkanten genau und unterdrückt die rauschbedingte falsche Kanten.
Kanten repr?sentieren signifikante lokale ?nderungen der Bildintensit?t (Pixelwerte), die typischerweise an Regiongrenzen auftreten. In diesem Tutorial erkl?rt
Der Canny Edge -Detektor
nach seinem Erfinder John F. Canny (1986) benannt, nimmt der Canny -Detektor ein Graustufenbild als Eingabe auf und gibt ein Bild aus, das Intensit?tsdiskontinuit?ten (Kanten) hervorhebt.Der Prozess beinhaltet:
- Rauschreduzierung: Gau?sche Faltung gl?ttet das Eingangsbild und reduziert das Rauschen.
- Gradientenberechnung: Ein erster Derivatoperator hebt Bereiche mit hohen r?umlichen Derivaten hervor. Die Gradientengr??e und -richtung werden unter Verwendung von x- und y -Derivaten bestimmt, was für die Identifizierung der Kantenrichtung von entscheidender Bedeutung ist.
- Nichtmaximale Unterdrückung: Dieser Schritt verdaut die Kanten. Der Algorithmus verfolgt entlang von Gradientenk?mmen und setzt nicht Rückenpixel auf Null, was zu einer dünnen Kantenlinie führt. Dies beinhaltet den Vergleich des Gradienten mit seinen Nachbarn; Nur der maximale Gradient bleibt beibehalten.
- Hystereseschwellenwert: Zwei Schwellenwerte, (obere) und
t1
(unter), mitt2
, Steuerkantenverfolgung. Die Verfolgung beginnt an Punkten übert1 > t2
und dauert fort, bis der Gradient untert1
f?llt. Punkte übert2
sind immer Kanten; Punkte untert1
, aber übert1
sind nur Kanten, wenn sie mit Punkten übert2
.t1
verbunden sind
/t1
Schwellenwerte sind Parameter, die die Ausgabe des Canny -Detektors beeinflussen. t2
Python -Implementierung
Zwei Methoden werden gezeigt: Verwenden Sie und scikit-image
. OpenCV
Verwenden Sie scikit-image
(z. B. scikit-image
auf Ubuntu). Die sudo apt-get install python-skimage
-Funktion (im Modul canny()
) wendet den Canny -Detektor an. feature
from skimage import io, feature im = io.imread('boat.png') edges = feature.canny(im) io.imshow(edges) io.show()Die Ausgabe (kandidiertes Bild):
Verwenden Sie OpenCV
OpenCV installieren (siehe relevante Installationsanleitungen für Ihr Betriebssystem). OpenCVs Canny()
Funktion führt die Kantenerkennung aus.
Der Code:
from skimage import io, feature im = io.imread('boat.png') edges = feature.canny(im) io.imshow(edges) io.show()
Argumente: im
(Bild), unterer Schwellenwert (25), oberer Schwellenwert (255), L2gradient=False
(verwendet L1-Norm). matplotlib
Zeigt die Ergebnisse an.
Die Ausgabe (kandidiertes Bild):
Schlussfolgerung
Dieses Tutorial deckte den Canny Edge -Detektor und seine einfache Implementierung unter Verwendung von scikit-image
und OpenCV
ab, wodurch seine Wirksamkeit bei der Kantenerkennung zeigt.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonCanny Edge -Detektor mit Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gem?? dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.

Assert ist ein Inssertion -Tool, das in Python zum Debuggen verwendet wird, und wirft einen Assertionerror aus, wenn der Zustand nicht erfüllt ist. Die Syntax ist eine geltende Bedingung sowie optionale Fehlerinformationen, die für die interne Logiküberprüfung geeignet sind, z. B. Parameterprüfung, Statusbest?tigung usw., k?nnen jedoch nicht für die Sicherheits- oder Benutzereingabeprüfung verwendet werden und sollten in Verbindung mit klaren Eingabeaufforderungen verwendet werden. Es ist nur zum Hilfsdebuggen in der Entwicklungsphase verfügbar, anstatt die Ausnahmebehandlung zu ersetzen.

TypHintsinpythonsolvetheProblemofAmbiguityAndpotentialbugsindynamicalpedCodeByAllowingDevelopstospecifyexpectypes

Eine gemeinsame Methode, um zwei Listen gleichzeitig in Python zu durchqueren, besteht darin, die Funktion ZIP () zu verwenden, die mehrere Listen in der Reihenfolge und die kürzeste ist. Wenn die Listenl?nge inkonsistent ist, k?nnen Sie iTertools.zip_longest () verwenden, um die l?ngste zu sein und die fehlenden Werte auszufüllen. In Kombination mit Enumerate () k?nnen Sie den Index gleichzeitig erhalten. 1.zip () ist pr?gnant und praktisch, geeignet für die Iteration gepaarte Daten; 2.zip_longest () kann den Standardwert beim Umgang mit inkonsistenten L?ngen einfüllen. 3.Enumerate (ZIP ()) kann w?hrend des Durchlaufens Indizes erhalten und die Bedürfnisse einer Vielzahl komplexer Szenarien erfüllen.

INPYTHON, ITERATORATORSAROBJECTSHATALWOULOUPING ThroughCollections Byimplementing__iter __ () und __Next __ (). 1) IteratorsworkviATheiterProtocol, verwendete __iter __ () toreturn thiteratorand__Next __ () torethentexteemtemuntemuntilstoperationSaised.2) und

Um moderne und effiziente APIs mit Python zu schaffen, wird Fastapi empfohlen. Es basiert auf Eingabeaufforderungen an Standardpython -Typ und kann automatisch Dokumente mit ausgezeichneter Leistung generieren. Nach der Installation von Fastapi und ASGI Server Uvicorn k?nnen Sie Schnittstellencode schreiben. Durch das Definieren von Routen, das Schreiben von Verarbeitungsfunktionen und die Rückgabe von Daten kann schnell APIs erstellt werden. Fastapi unterstützt eine Vielzahl von HTTP -Methoden und bietet automatisch generierte Swaggerui- und Redoc -Dokumentationssysteme. URL -Parameter k?nnen durch Pfaddefinition erfasst werden, w?hrend Abfrageparameter durch Einstellen von Standardwerten für Funktionsparameter implementiert werden k?nnen. Der rationale Einsatz pydantischer Modelle kann dazu beitragen, die Entwicklungseffizienz und Genauigkeit zu verbessern.

Um die API zu testen, müssen Sie Pythons Anfragebibliothek verwenden. In den Schritten werden die Bibliothek installiert, Anfragen gesendet, Antworten überprüfen, Zeitüberschreitungen festlegen und erneut werden. Installieren Sie zun?chst die Bibliothek über PipinstallRequests. Verwenden Sie dann Requests.get () oder Requests.Post () und andere Methoden zum Senden von GET- oder Post -Anfragen. überprüfen Sie dann die Antwort. Fügen Sie schlie?lich Zeitüberschreitungsparameter hinzu, um die Zeitüberschreitungszeit festzulegen, und kombinieren Sie die Wiederholungsbibliothek, um eine automatische Wiederholung zu erreichen, um die Stabilit?t zu verbessern.

In Python sind Variablen, die in einer Funktion definiert sind, lokale Variablen und sind nur innerhalb der Funktion gültig. Extern definiert sind globale Variablen, die überall gelesen werden k?nnen. 1. lokale Variablen werden zerst?rt, wenn die Funktion ausgeführt wird. 2. Die Funktion kann auf globale Variablen zugreifen, kann jedoch nicht direkt ge?ndert werden, sodass das globale Schlüsselwort erforderlich ist. 3. Wenn Sie die ?u?eren Funktionsvariablen in verschachtelten Funktionen ?ndern m?chten, müssen Sie das nichtlokale Schlüsselwort verwenden. 4.. Variablen mit demselben Namen beeinflussen sich in verschiedenen Bereichen nicht gegenseitig; 5. Global muss bei der Modifizierung globaler Variablen deklariert werden, ansonsten werden ungebundener Fehler aufgeworfen. Das Verst?ndnis dieser Regeln hilft bei der Vermeidung von Fehler und zum Schreiben zuverl?ssigerer Funktionen.
