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- Le filtre de Canny (ou détecteur de Canny) est utilisé en traitement d'images pour la détection des contours. L'algorithme a été conçu par John Canny en 1986 pour être optimal suivant trois critères clairement explicités : 1.
* bonne détection : faible taux d'erreur dans la signalisation des contours, 2.
* bonne localisation : minimisation des distances entre les contours détectés et les contours réels, 3.
* clarté de la réponse : une seule réponse par contour et pas de faux positifs (fr)
- Le filtre de Canny (ou détecteur de Canny) est utilisé en traitement d'images pour la détection des contours. L'algorithme a été conçu par John Canny en 1986 pour être optimal suivant trois critères clairement explicités : 1.
* bonne détection : faible taux d'erreur dans la signalisation des contours, 2.
* bonne localisation : minimisation des distances entre les contours détectés et les contours réels, 3.
* clarté de la réponse : une seule réponse par contour et pas de faux positifs (fr)
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- Canny 1986 (fr)
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- IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (fr)
- IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (fr)
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- IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (fr)
- IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (fr)
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- A Computational Approach To Edge Detection (fr)
- A Computational Approach To Edge Detection (fr)
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- Le filtre de Canny (ou détecteur de Canny) est utilisé en traitement d'images pour la détection des contours. L'algorithme a été conçu par John Canny en 1986 pour être optimal suivant trois critères clairement explicités : 1.
* bonne détection : faible taux d'erreur dans la signalisation des contours, 2.
* bonne localisation : minimisation des distances entre les contours détectés et les contours réels, 3.
* clarté de la réponse : une seule réponse par contour et pas de faux positifs (fr)
- Le filtre de Canny (ou détecteur de Canny) est utilisé en traitement d'images pour la détection des contours. L'algorithme a été conçu par John Canny en 1986 pour être optimal suivant trois critères clairement explicités : 1.
* bonne détection : faible taux d'erreur dans la signalisation des contours, 2.
* bonne localisation : minimisation des distances entre les contours détectés et les contours réels, 3.
* clarté de la réponse : une seule réponse par contour et pas de faux positifs (fr)
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- Algoritmo de Canny (es)
- Canny-Algorithmus (de)
- Canny-randzoeker (nl)
- Detector de bordas de Canny (pt)
- Filtre de Canny (fr)
- Алгоритм Кенні (uk)
- Оператор Кэнни (ru)
- Algoritmo de Canny (es)
- Canny-Algorithmus (de)
- Canny-randzoeker (nl)
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