Pull to refresh

Comments 26

Кроме очевидной полезности топика, хочу отметить его наглядность.
Отличные иллюстрации!
Не может не радовать волна статей про серьезные алгоритмы по обработке изображений. Хабр — торт.
Хабракапча уже почти в истерике…
Тссс… А то ща всех забанят! :)
Что такое капча для гаишников? Номерной знак залепленный грязью? :)
UFO just landed and posted this here
UFO just landed and posted this here
вот бывают же умные люди!
даже читать страшно…
Ого! Респект!!! Математика и информатика — это сила!!!
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.
Спасибо за конструктивную критику. Ознакомлюсь с указанным документом, в целях дальнейшего саморазвития. Если смогу — создам новый, исправленный, вариант реализации.
Хитрый — это cunning, а canny — осторожный, спокойный, умный или практичный :)

Статья очень интересная. Прямо так руки и зачесались самому реализовать и пораспознавать разные картинки :)
Canny — это имя (вернее фамилия) и никак оно не переводится
Это был комментарий к первому предложению в статье.
А еще есть такая штука как Deriche Edge Detection — показывает схожие с Канни по качеству результаты но работает на порядок быстрее =)
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.
Вот как будет меняться изображение с увеличением сигмы (значения элементов ядра фильтра рядом):

image

Вот как будут меняться значения элементов [-1;-1] (красный) и [0;0] (синий) с ростом сигмы:

image
Так ядро то не надо так зажимать :-)
Держать на уровне тех же 3-х сигм и не будет черного. CrtGauFiltKern(3, 3) это уже не гаусова фильтрация, а фильтр снижения яркости какой-то со взятием среднего по квадрату :-)
А шум при 0.25, это переполнение, судя по всему.
Сумма коэффициентов ядра должна быть равна 1, вне зависимости от сигмы. Ядру нужно нормировать всегда, чтобы не происходило смещение средней яркости.
UFO just landed and posted this here
Это намёк на статью «распознание капчи на номерных знаках автомобилей.» Там автор таку фразу употребил, мне понравилось.
Sign up to leave a comment.

Articles

Change theme settings