基于深度学习的图像边缘和轮廓提取

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点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 导读： 边缘和轮廓的提取是一个非常棘手的工作，细节也许就会被过强的图像线条掩盖，纹理（texture）本身就是一种很弱的边缘分布模式，分级（hierarchical）表示是常用的方法，俗称尺度空间（scale space）。以前做移动端的视觉平台，有时候不得不把一些图像处理功能关掉，原因是造成了特征畸变。现在 CNN 模型这种天然的特征描述机制，给图像预处理提供了不错的工具，它能将图像处理和视觉预处理合二为一。 边缘提取 1. HED 整体嵌套边缘检测（ Holistically-Nested Edge Detection，HED 是一个深度学习的边缘提取的算法，两个特色：（1）整体图像训练和预测; （2）多尺度、多层特征学习。该深度模型利用全卷积网络，自动学习丰富的分层表示（基于侧面响应的深层监督指 ………………………………