Kantenerkennung: Grenzen in der Computer Vision erkunden

Kantenerkennung ist eine Sammlung mathematischer Techniken, die darauf abzielen, Kanten zu erkennen, die als Kurven in einem digitalen Bild definiert sind, bei denen die Helligkeit von Das Bild ändert sich abrupt oder enthält, formaler ausgedrückt, Diskontinuitäten. Die Schwierigkeit, Diskontinuitäten in eindimensionalen Signalen zu entdecken, wird als Stufenerkennung bezeichnet, und das Problem, Signaldiskontinuitäten im Laufe der Zeit zu finden, wird als Änderungserkennung bezeichnet. Beide Techniken werden verwendet, um Diskontinuitäten in Signalen zu finden. Die Methode der Kantenerkennung ist ein unverzichtbares Werkzeug in den Bereichen Bildverarbeitung, maschinelles Sehen und Computer Vision, insbesondere in den Bereichen Merkmalserkennung und Merkmalsextraktion.

Ihre Vorteile

Ihre Vorteile

(I) Einblicke und Validierungen zu den folgenden Themen:

Kapitel 1: Kantenerkennung

Kapitel 2: Digitale Bildverarbeitung

Kapitel 3: Sobel-Operator

Kapitel 4: Roberts-Kreuz

Kapitel 5: Canny Edge Detector

Kapitel 6: Marr-Hildreth-Algorithmus

Kapitel 7: Skalierungsinvariante Feature-Transformation

Kapitel 8: Diskreter Laplace-Operator

Kapitel 9: Skalierungsraum

Kapitel 10: Prewitt-Operator

(II) Beantwortung der häufigsten öffentlichen Fragen zur Kantenerkennung.

(III) Beispiele aus der Praxis für den Einsatz der Kantenerkennung in vielen Bereichen.

Für wen sich dieses Buch eignet

Profis, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Bastler und diejenigen, die über das Grundwissen oder die Informationen für jede Art von Kantenerkennung hinausgehen möchten.