我正在使用精明的边缘检测和查找轮廓函数(均为OpenCV)为分水岭变换创建标记。一切正常，但我对结果不是100%满意。原因是一些边丢失了，因此丢失了重要信息。更详细地说，我得到了一堆窗口(前View)，它们是矩形的，在分水岭变换之后我最终得到这样的东西:但我宁愿有漂亮的矩形，它们是完整的并且没有向一侧开放。在保持不规则形状(房子前面的灌木丛、汽车......)的同时，我有什么办法可以解决这个问题吗？我考虑过用网格覆盖整个图像，但我做不到。非常感谢。这是我的代码:Matgray;cvtColor(im,gray,CV_BGR2GRAY);//UseCannyinsteadofthresh

我想提取手的边缘，但得到以下结果。我已经尝试调整低阈值和高阈值，但仍然无法获得所需的输出。我在下面包含了代码及其输出。似乎是什么问题？这是outputimage由下面的代码生成。#include#include#includeintmain(){cv::Matimage=cv::imread("open_1a.jpg");cv::Matcontours;cv::Matgray_image;cvtColor(image,gray_image,CV_RGB2GRAY);cv::Canny(image,contours,10,350);cv::namedWindow("Image");cv:

目录图像锐化概述算法方法介绍 代码实现效果展示图像锐化概述图像锐化(imagesharpening)是补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰，分为空间域处理和频域处理两类。图像锐化是为了突出图像上地物的边缘、轮廓，或某些线性目标要素的特征。这种滤波方法提高了地物边缘与周围像元之间的反差，因此也被称为边缘增强。算法方法介绍Roberts算子，又称罗伯茨算子，是一种最简单的算子，是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子。他采用对角线方向相邻两像素之差近似梯度幅值检测边缘。检测垂直边缘的效果好于斜向边缘，定位精度高，对噪声敏感,无法抑制噪声的影响。Prewitt算子是一种一阶微分

目录图像锐化概述算法方法介绍 代码实现效果展示图像锐化概述图像锐化(imagesharpening)是补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰，分为空间域处理和频域处理两类。图像锐化是为了突出图像上地物的边缘、轮廓，或某些线性目标要素的特征。这种滤波方法提高了地物边缘与周围像元之间的反差，因此也被称为边缘增强。算法方法介绍Roberts算子，又称罗伯茨算子，是一种最简单的算子，是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子。他采用对角线方向相邻两像素之差近似梯度幅值检测边缘。检测垂直边缘的效果好于斜向边缘，定位精度高，对噪声敏感,无法抑制噪声的影响。Prewitt算子是一种一阶微分