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【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】03 edge 边缘检测

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】03

1 边缘检测

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】03 edge 边缘检测_第1张图片

有几种边缘？

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】03 edge 边缘检测_第2张图片

①实体上的边缘
②深度上的边缘
③符号的边缘
④阴影产生的边缘

不同任务关注的边缘不一样

2 边缘的性质

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】03 edge 边缘检测_第3张图片
边缘在信号突变的地方
在数学上如何寻找信号突变的地方？导数

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】03 edge 边缘检测_第4张图片
用近似的方法
可以用卷积去求导（我自己的像素点是负的，我右边的像素点是正的）
【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】03 edge 边缘检测_第5张图片

3 梯度

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】03 edge 边缘检测_第6张图片
梯度值越强说明这个点是边缘的可能性就越大

4 噪声的影响

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】03 edge 边缘检测_第7张图片
【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】03 edge 边缘检测_第8张图片
先用高斯滤波平滑（高斯偏导模版）

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】03 edge 边缘检测_第9张图片

5 高斯核的参数

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】03 edge 边缘检测_第10张图片

6 回顾 高斯平滑核和高斯偏导核

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】03 edge 边缘检测_第11张图片

7 Canny算法

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】03 edge 边缘检测_第12张图片
给一个阈值

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】03 edge 边缘检测_第13张图片

8 NMS非极大值抑制

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】03 edge 边缘检测_第14张图片

9 双门限法

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】03 edge 边缘检测_第15张图片

10 算法步骤

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】03 edge 边缘检测_第16张图片①高斯偏导滤波器滤波
②寻找梯度方向
③NMS非极大值抑制
④两个门限。

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    今天我们服务器组遇到个问题： 我们的服务是从Kafka里面取出数据，然后把offset存储到ssdb中，每个topic和partition都对应ssdb中不同的key，服务启动之后，每次kafka数据更新我们这边收到消息，然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了，最开始我们是在代码中打印存储的日志，发现没什么问题，后来去查看ssdb的日志，才发现里面每次set的时候都会对同一个key
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