作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
图像处理在科技行业中占据着重要的一席之地，从古至今，图像处理始终都是计算机视觉领域的基础课题。如何提取图像中的有效特征作为机器学习模型的输入，是一个在深度学习、模式识别、图像处理等多个领域都十分重要的问题。过去几年来，由于近些年来的大数据和计算能力的飞速发展，基于神经网络的图像分类方法得到了迅猛发展。但是在实际应用中，面对复杂场景，一些微小的边缘变化可能会影响检测效果，特别是在目标检测、实例分割、视频监控等方面。针对这一问题，本文通过OpenCV来进行边缘检测，并将其应用到实例分割、对象跟踪以及景深拍摄等场景。
本文首先简要介绍边缘检测的概念及其特点。然后重点阐述边缘检测算法的原理和相关技术。介绍了基于Canny边缘检测算法、拉普拉斯算子、HOG特征、基于边界框的检测算法，以及卡尔曼滤波器等关键技术。最后，在实践过程中，采用OpenCV提供的API，实现了边缘检测功能，并成功地完成了实例分割任务。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-726139.html
2.基本概念及术语
1.边缘检测(Edge detection)
边缘检测也称为边缘提取、边缘定位、边缘响应的过程，它是一种基于图像强度与空间信息的图像处理技术，能够根据图像局部强度的变化及其位置关系从而确定图像的边缘区域或边缘信息。
边缘检测是指从图像或视频的灰度值函数中确定图像的边缘及其像素值的过程。在许多领域，如图像修复、图像增强、图像去噪、图像增强、图像压缩、图像检索、图像检索、图像分析、图像处理、图像显示、视频监控、目标检测、移动平台控制、模式识别、虚拟现实、人机交互等，边缘检测技术被广泛应用。
一般来说，边缘检测的目的是为了找出图像的明显结构、物体的轮廓、物体的形状、形态、运动轨迹、纹理变化、颜色变化以及其他非结构化的数据。边缘检文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-726139.html
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