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Python图像处理丨认识图像锐化和边缘提取的4个算子

摘要:图像锐化和边缘提取技术可以消除图像中的噪声,提取图像信息中用来表征图像的一些变量,为图像识别提供基础。 本文分享自华为云社区《[Python图像处理] 十七.图像锐化与边缘检测之Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子和Laplacian算》,作者: eastmount 。 由于收集图像数据的器件或传输数图像的通道的存在一些质量缺陷,文物图像时间久远,或者受一些其他外界因素、动态不稳定抓取图像的影响,使得图像存在模糊和有噪声的情况,从而影响到图像识别工作的开展。这时需要开展图像锐化和边缘检测处理,加强原图像的高频部分,锐化突出图像的边缘细节,改善图像的对比度,使模糊的图像变得更清晰。 图像锐化和边缘提取技术可以消除图像中的噪声,提取图像信息中用来表征图像的一些变量,为图像识别提供基础。通常使用灰度差分法对图像的边缘、轮廓进行处理,将其凸显。本文分别采用Laplacian算子、Robert算子、Prewitt算子和Sobel算子进行图像锐化边缘处理实验。本文主要讲解灰度线性变换,基础性知识希望对您有所帮助。 该系列在github所有源代码:https://github...

终于有人把不同标签的加工内容与落库讲明白了丨DTVision分析洞察篇

上一篇文章详细给大家介绍了标签的设计与加工,在标签生命周期流程中,标签体系设计完成后,便进入标签加工与上线运行阶段,一般来说数据开发团队会主导此过程,但我们需要关心以下几个问题: ·标签如何快速创建和实现标签逻辑的在线化管理 ·业务人员怎么参与到标签建设流程中 ·百万级别的标签如何落表 一、加工方式:传统VS在线 当企业无标签系统时,一般由数据开发在离线数仓中完成标签的加工和运行,运营或市场同学需要某个标签需要通过产品经理向数据开发提需求,这个过程存在很多问题: · 标签资产不可见:标签是存在于表里的字段,业务人员不清楚现在有多少标签;标签的加工逻辑与业务逻辑是否一致只能查看SQL代码;新上线的标签只有部分人知道,标签价值散发慢等 · 标签资产不可管:加工好的标签,有多少在真正被使用,有多少没人用,完全黑盒,不用的标签每天继续运行浪费计算与存储资源 · 标签加工效率低:当业务人员需要某个简单标签时,也需要提交需求给数据开发,加工到上线基本需要2-3天流程 基于以上这些问题,标签的在线化创建与管理显得尤为重要,在线化主要包含以下内容: · 标签在线化加工 · 标签在线化管理 · 标签在线...

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