تگ های موضوع سورس کد لبه یابی تصویر

مقدمه‌ای بر لبه‌یابی تصویر

لبه‌یابی تصویر یکی از تکنیک‌های اساسی در پردازش تصویر است. این تکنیک برای شناسایی نقاطی در تصویر که تغییرات شدیدی در شدت روشنایی وجود دارد، مورد استفاده قرار می‌گیرد. لبه‌ها معمولاً نشان‌دهنده‌ی مرز اشیاء، تغییرات در بافت و دیگر ویژگی‌های مهم تصویر هستند.

الگوریتم‌های متداول لبه‌یابی

در این بخش، به بررسی چند الگوریتم مشهور لبه‌یابی می‌پردازیم:

1. الگوریتم کنیگ (Canny Edge Detection)
   

این الگوریتم یکی از معروف‌ترین و موثرترین روش‌ها برای لبه‌یابی است. مراحل آن شامل فیلتر کردن تصویر با استفاده از فیلتر گوسین، محاسبه‌ی گرادیان و غیره می‌شود. این الگوریتم به دلیل دقت بالا و کاهش نویز در تصویر، بسیار محبوب است.

1. الگوریتم سوبل (Sobel Edge Detection)
   

این روش از فیلترهای خطی برای محاسبه‌ی گرادیان تصویر استفاده می‌کند. فیلترهای سوبل معمولاً در دو جهت افقی و عمودی اعمال می‌شوند. نتیجه، یک تصویر با لبه‌های مشخص و واضح است.

1. الگوریتم پرینس (Prewitt Edge Detection)
   

مشابه سوبل، این الگوریتم نیز از فیلترهای خطی استفاده می‌کند، اما ساختار آن متفاوت است. این الگوریتم بیشتر برای شناسایی لبه‌های ناگهانی و واضح مناسب است.

پیاده‌سازی سورس کد

برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های لبه‌یابی، می‌توان از زبان‌های برنامه‌نویسی مختلفی مانند Python، C++ و دیگر زبان‌ها استفاده کرد. به عنوان مثال، در پایتون می‌توان از کتابخانه OpenCV استفاده کرد.
```python
import cv2
# بارگذاری تصویر
image = cv

1. imread('image.jpg', 0)
   

# اعمال الگوریتم کنیگ
edges = cv

1. Canny(image, 100, 200)
   

# نمایش تصویر لبه‌ها
cv

1. imshow('Edges', edges)
   

cv

1. waitKey(0)
   

cv

1. destroyAllWindows()
   

```

نتیجه‌گیری

لبه‌یابی تصویر یکی از ابزارهای بنیادی در پردازش تصویر است. با استفاده از روش‌های مختلف، می‌توان به استخراج و شناسایی ویژگی‌های مهم در تصاویر کمک کرد. با توجه به پیچیدگی و تنوع تصاویر، انتخاب الگوریتم مناسب می‌تواند تأثیر زیادی بر نتیجه نهایی داشته باشد.