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MATLAB的Edge源代码-HED：使用PyTorch的整体嵌套边缘检测重新实现

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简介：
本项目为基于PyTorch框架对HED（Hierarchy Edge Detection）算法的复现工作。该算法通过深层网络学习，实现了高质量的整体边缘检测效果。 本段落介绍了MATLAB的edge源代码HED在PyTorch中的重新实现。该代码已在PyTorch1.0（CUDA9，CUDNN7）与MATLAB R2018b环境下使用Python3.6进行了评估。 准备步骤： - 克隆存储库：git clone https://github.com/xwjabc/hed.git - 下载并解压数据：wget https://cseweb.ucsd.edu/~weijian/static/datasets/hed/hed-data.tar；tar xvf ./hed-data.tar 操作指南： - 训练和评估：cd hed，python hed.py --vgg16_caffe ./data/5stage_vgg_py36.pickle - 结果存储在output文件夹中。 - 默认设置下，HED模型训练40个周期，在NVIDIA GeForce GTX Titan X（Maxwell）上大约需要27小时完成。 评估指令： cd eval；echo data_dir=../output/epoch-39-test | cat eval

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  • MATLAB的Edge源代码-HED：使用PyTorch的整体嵌套边缘检测重新实现
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    本项目为基于PyTorch框架对HED（Hierarchy Edge Detection）算法的复现工作。该算法通过深层网络学习，实现了高质量的整体边缘检测效果。 本段落介绍了MATLAB的edge源代码HED在PyTorch中的重新实现。该代码已在PyTorch1.0（CUDA9，CUDNN7）与MATLAB R2018b环境下使用Python3.6进行了评估。 准备步骤： - 克隆存储库：git clone https://github.com/xwjabc/hed.git - 下载并解压数据：wget https://cseweb.ucsd.edu/~weijian/static/datasets/hed/hed-data.tar；tar xvf ./hed-data.tar 操作指南： - 训练和评估：cd hed，python hed.py --vgg16_caffe ./data/5stage_vgg_py36.pickle - 结果存储在output文件夹中。 - 默认设置下，HED模型训练40个周期，在NVIDIA GeForce GTX Titan X（Maxwell）上大约需要27小时完成。 评估指令： cd eval；echo data_dir=../output/epoch-39-test | cat eval
     
  • 标题：PyTorch实现的全面嵌套边缘检测代码
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    这段简介可以描述为：PyTorch实现的全面嵌套边缘检测代码 是一个基于深度学习框架 PyTorch 开发的项目，旨在提供一套完整的边缘检测解决方案。该项目包含了各种预训练模型和定制化功能，适用于不同层级的数据分析需求，致力于提高图像处理中的边界识别精度。 全面嵌套边缘检测的PyTorch代码由XuanyiLi创建。如果您在使用过程中遇到任何问题，请联系作者。 我的PyTorch模型的最佳结果现在是0.772 ODS F分数。以下是侧面输出和预测示例： SGD无调优，学习率1e-8 亚当之纹章，学习率1e-4 如果我们的工作对您的研究有帮助，请考虑引用以下文献： @InProceedings{xie15hed, author = {Xie, Saining and Tu, Zhuowen}, Title = {Holistically-Nested Edge Detection}, Booktitle = Proceedings of IEEE International Conference on Computer Vision, Year = {2015} }
     
  • 基于HED-BSDS的边缘检测Hed算法实现
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    本项目旨在通过改进的HED（Hierarchical Edge Detection）算法，在BSDS数据集上进行实验和优化，以提高图像边缘检测精度。 HED-BSDS用于边缘检测的hed算法实现。
     
  • 使用OPENCV进行HED边缘检测
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    本项目采用OpenCV库实现HED（Hierarchical Edge Detection）算法，用于图像中的边缘检测。通过深度学习模型优化边缘识别精度，适用于计算机视觉任务。 边缘检测是计算机视觉领域中的一个关键步骤，它用于识别图像中物体的边界，并提取出重要的特征。HED（Hierarchical Edge Detection，分层边缘检测）是一种先进的边缘检测方法，由Xiaogang Wang等人在2015年提出。这种方法结合了卷积神经网络(CNN)的优势，提高了边缘检测的准确性和鲁棒性。 本教程将重点讨论如何仅使用OpenCV库来实现HED边缘检测，并适用于C++、Python以及Android平台开发。作为开源计算机视觉库，OpenCV提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。在HED边缘检测中，我们需要利用预训练模型，该模型通常基于深度学习框架如Caffe或TensorFlow进行训练。 1. **C++实现**：使用`dnn`模块加载预先训练好的HED模型，并将输入图像转换为模型所需的格式。通过前向传播计算获取最终的边缘检测结果。 2. **Python实现**：在Python版本中，同样提供`cv2.dnn`模块来完成类似操作，代码简洁且易于处理预后处理工作。 3. **Android实现**：对于Android平台，OpenCV提供了Java接口使用DNN模块。需要集成OpenCV库，并确保设备上安装了相应的管理器。接着创建一个`Net`对象并加载模型，然后执行预测以显示边缘图像。 实际应用中，HED模型通常包括多个输出层，分别对应不同的边缘响应图。为了得到最终的边缘图像，需要将这些响应图融合在一起，这可以通过权重加权或非极大值抑制(NMS)等技术实现。在处理过程中需要注意预处理步骤如图像尺寸、颜色空间转换以及归一化对结果质量的影响。 文件**HED边缘检测480X64T**可能包含经过特定尺寸（480x64）处理后的模型或相关资源，使用时确保输入图像的尺寸与模型匹配或者进行相应的缩放操作。通过OpenCV结合深度学习模型实现有效的边缘检测适用于多种平台开发，并有助于在计算机视觉项目中达到更精确的图像分析和处理效果。
     
  • 改进细节的MATLAB代码-HuangChen24.edge: 边缘检测
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    本代码由Huang Chen编写，适用于MATLAB环境，旨在优化图像边缘检测过程。通过精细调整参数与算法，有效提升边缘识别精度和效率，特别适合于科研及工程应用中的细节处理需求。 细节增强的MATLAB代码用于移动边缘计算（MEC）论文实施基于Lyapunov优化的动态计算分流（LODCO）。该算法在论文“使用能量收集设备进行移动边缘计算的动态计算分载”中提出，其对应的代码文件名为LODCO.m。此外，在另一篇题为“具有能量收集设备的多服务器移动边缘计算系统的QoE感知和单元容量增强”的论文中提出了基于LODCO的算法：LODCO-Based eps-Greedy Algorithm 和 LODCO-Based Genetic Algorithm with Greedy Policy，相应的MATLAB代码文件名为LODCO_based_e_Greedy.m 和 LODCO_Based_Genetic_Algorithm。
     
  • MATLAB中SUSAN边缘检测的实现代码
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    本代码展示了在MATLAB环境下如何实现基于SUSAN（最小误差）算法的边缘检测过程，适合对图像处理和计算机视觉感兴趣的读者学习。 SUSAN边缘检测的实现代码非常简单，容易完成。
     
  • MATLAB边缘检测的代码
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    这段代码展示了如何使用MATLAB进行图像处理中的边缘检测。它包括了加载图片、应用不同算法（如Canny或Sobel算子）来识别和突出显示图像中的边界信息，从而帮助用户更好地分析和理解数字图像的内容。 请提供一个MATLAB边缘检测代码及特征识别的m文件，要求该代码适用于任意图片，并且保证功能正常运行。如果遇到无法使用的情况，请留言反馈以便进一步调整和完善代码。
     
  • Edge-detection.zip_边缘检测_C/C++_直线与边缘检测
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    本项目为一个C/C++实现的边缘检测工具包，专注于直线和边缘的识别。通过应用先进的图像处理技术，能够准确地从图片中提取轮廓信息。 边缘检测是计算机视觉与图像处理领域的关键技术之一，用于识别图像中的边界或变化点。它能帮助我们从图像中提取出重要的结构信息，如物体轮廓、纹理变化等，并简化后续的计算量。 在“Edge-detection.zip”文件中包含多种边缘检测方法及直线检测技术，这些都是进行图像分析的基础步骤。 为了更好地理解边缘检测的基本概念，我们需要知道：边缘是图像亮度在二维空间中的剧烈变化点，通常对应于物体边界。通过滤波器可以找到这些亮度变化的点。常用的几种算子包括： 1. **罗伯特(Roberts)算子**：这是一种简单的交叉模板，由两个45度和135度方向上的差分模板组成，用于检测垂直与水平边缘。 2. **索贝尔(Sobel)算子**：这是一个更强大的梯度算子，采用的是3x3的模板进行水平及垂直方向上的差异运算，并得到图像的梯度信息。对于斜向边缘也有较好的检测效果。 3. **普雷维特(Prewitt)算子**：与Sobel类似，但使用了1x3和3x1的模板来计算图像的梯度。 4. **柯西(Kirch)算子**：提供八个方向上的边缘检测，每个方向有一个特定模板。这种方法对边缘的方向不敏感，但是可能会产生更多的噪声。 5. **高斯(Gauss)边缘检测**：先使用高斯滤波器来平滑图像以消除噪音，然后应用一阶或二阶导数进行边缘检测。这种技术能够更好地处理含有噪点的图片。 除此之外还有其他高级方法如Canny边缘检测算法，它结合了多尺度分析和非极大值抑制等步骤，能提供高质量的边缘结果但计算量较大。 文件中还提到了**Hough变换**——一种直线检测技术。通过将像素坐标转换到参数空间来找出图像中的直线，并且即使在噪声环境下也能有效执行。对于平行线则可以通过改进后的Hough变换进行优化处理，比如采用特定参数网格以加速计算过程。 此外，“Edge-detection.zip”中还介绍了轮廓提取和种子填充算法等技术：前者是从图像中分离出物体边界的过程；后者则是用于闭合物体轮廓或填充特定颜色区域的内部部分。这些技术广泛应用于机器视觉、自动驾驶及医学成像分析等领域，掌握其原理与方法对于开发高效的图像处理系统至关重要。通过实践这些算法，我们可以更深入地理解图像特征，在复杂环境中做出准确判断和决策。
     
  • 基于OpenCV的边缘检测源代码实现
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    本项目提供使用Python和OpenCV库进行图像处理的边缘检测算法的源码实现。通过多种方法演示如何高效地识别和突出图片中的轮廓细节。 OpenCV 实现的数字图像边缘检测源代码非常详细。
     
  • MATLAB中的边缘检测实现
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    本文章介绍了在MATLAB环境中如何进行图像处理中重要的一步——边缘检测的技术与方法。通过使用内置函数和编写自定义代码，读者可以学习到多种边缘检测算法的应用及其优化技巧。 边缘检测是图像处理中的关键技术之一，用于识别图像中的边界和轮廓，并揭示重要的特征细节。MATLAB作为一款强大的数值计算与可视化软件工具，在实现这一功能方面提供了多种内置函数和算法的支持。 一、边缘检测的重要性 在计算机视觉、图像分析及机器学习等领域中，边缘检测拥有广泛的应用场景，如目标识别、图像分割以及运动分析等任务。通过进行边缘检测可以有效减少数据量，并提高后续处理的效率；同时也有助于提取出关键特征信息供进一步研究使用。 二、MATLAB中的边缘检测函数 1. Canny算子：在MATLAB中可以通过`edge()`函数来实现Canny算法，这是一种基于多级滤波和强度阈值的经典方法。例如： ```matlab edges = edge(I, canny); ``` 这里，“I”代表输入图像；canny则指定了使用Canny算子。 2. Sobel算子：Sobel算子用于估计图像的边缘方向与强度，MATLAB中提供了`sobel()`函数： ```matlab Gx = sobel(I); Gy = sobel(I, vert); edges = abs(Gx) + abs(Gy); ``` `Gx`和`Gy`分别代表水平及垂直方向上的梯度值；使用绝对值运算后相加得到边缘强度。 3. Prewitt算子：与Sobel类似，Prewitt算子同样用于计算图像的梯度信息，在MATLAB中可通过调用`prewitt()`函数实现： ```matlab Gx = prewitt(I); Gy = prewitt(I, vert); edges = abs(Gx) + abs(Gy); ``` 4. Laplacian of Gaussian (LoG)：该方法是先进行高斯模糊再执行Laplacian运算，对噪声具有较好的抑制效果。MATLAB中可以通过组合使用`imgaussfilt()`和`laplace()`函数来实现： ```matlab Gaussian_I = imgaussfilt(I, sigma); edges = laplace(Gaussian_I); ``` 其中，“sigma”代表高斯滤波器的标准差。 三、自定义阈值 边缘检测通常需要设定一定的阈值以确定哪些像素属于边界。MATLAB的`edge()`函数允许用户根据实际情况调整这些参数： ```matlab edges = edge(I, canny, [low_threshold high_threshold]); ``` 这里的“low_threshold”和“high_threshold”分别代表低阈值与高阈值。 四、其他功能 除了上述提到的基本边缘检测算法外，MATLAB还提供了一些额外的功能。例如，“hysteresisThresholding”（滞后阈值）用于去除孤立的边界点并连接断开的边；`bwlabel()`和`regionprops()`则可用于进一步处理边缘检测结果，比如计算轮廓、面积等。 五、实战应用 在名为“matlab_edgedetection-main”的项目中可以找到实际操作代码示例。这些例子包含了读取图像文件、预处理步骤以及最终展示结果的过程描述与实现代码。通过阅读并运行这些案例程序，可以帮助使用者更好地理解MATLAB如何完成边缘检测任务。 综上所述，MATLAB提供了丰富的工具库供用户进行各种类型的边缘检测工作，从经典算子到高级算法都有涵盖；结合图像质量和应用场景需求灵活调整参数设置往往能够获得更优的处理效果。