RUVIDEO
Поделитесь видео 🙏

Canny Edge Detection | Algorithm | NMS | Hysteresis Thresholding | Edge Linking | python смотреть онлайн

📁 Развлечения 👁️ 16 📅 03.12.2023

Implementing 5-step Canny Edge Detection Algorithm with python:

1. Smoothing (by Spatial Convolution with Gaussian)
2. Gradient Magnitude Computation (Spatial Convolution with Sobel Horizontal + Vertical Kernels),
3. Edge Thinning with Discretization of Edge Directions + NMS (Non-maxima Suppression)
4. Double Thresholding (Strong Edge, Weak Edge and Non-Edge detection)
5. Hysteresis Edge Linking (Finding connectivity between strong edge and weak edge pixels to find final set of edges)

#algorithm #algorithms #imageprocessing #python #imageprocessingpython

Что делает видео по-настоящему запоминающимся? Наверное, та самая атмосфера, которая заставляет забыть о времени. Когда вы заходите на RUVIDEO, чтобы посмотреть онлайн «Canny Edge Detection | Algorithm | NMS | Hysteresis Thresholding | Edge Linking | python» бесплатно и без регистрации, вы рассчитываете на нечто большее, чем просто загрузку плеера. И мы это понимаем. Контент такого уровня заслуживает того, чтобы его смотрели в HD 1080, без дрожания картинки и бесконечного буферизации.

Честно говоря, Rutube сегодня — это кладезь уникальных находок, которые часто теряются в общем шуме. Мы же вытаскиваем на поверхность самое интересное. Будь то динамичный экшн, глубокий разбор темы от любимого автора или просто уютное видео для настроения — всё это доступно здесь бесплатно и без лишних формальностей. Никаких «заполните анкету, чтобы продолжить». Только вы, ваш экран и качественный поток.

Если вас зацепило это видео, не забудьте взглянуть на похожие материалы в блоке справа. Мы откалибровали наши алгоритмы так, чтобы они подбирали контент не просто «по тегам», а по настроению и смыслу. Ведь в конечном итоге, онлайн-кинотеатр — это не склад файлов, а место, где каждый вечер можно найти свою историю. Приятного вам отдыха на RUVIDEO!

Видео взято из открытых источников Rutube. Если вы правообладатель, обратитесь к первоисточнику.