Sobel 算子常用于图像的边缘检测，计算公式如下 OpenMP加速方法计算尺寸为2304X2304，8位灰度掌纹图像的梯度图（或自行选自其他图像），计算采用OpenMP带来的加速比。 图像信息： 原图像： 步骤： （1）读取图像，转化为Mat矩阵，src为原图像 原图像： （2）对原图像进行横向运算，找出纵向边缘 Gx图像： （3）对原图像进行纵向运算，找出横向边缘 Gy图像： （4）求G，判决
前情提要：作为刚入门机器视觉的小伙伴，第一节课学到机器视觉语法时觉得很难理解，很多人家的经验，我发现都千篇一律，功能函数没解析，参数不讲解，就一个代码，所以在此将搜集的解析和案例拿出来汇总！！!一、opencv+python环境搭建 其实能写python的就能写opencv，但是工具很总要，代码提示也很重要，你可能会用submit vs等工具，submit编
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2023-06-24 18:38:06
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图像处理中，常用的滤波算法有均值滤波、中值滤波以及高斯滤波等 高斯滤波GaussianBlur 与均值模糊相比，只是把卷积模板中的值换一下，不是全1了，换成一组符合高斯分布的数值放在模板里面，比如这时中间的数值最大，往两边走越来越小，构造一个小的高斯包 mao.jpg #include<opencv
原创
2022-01-25 14:31:48
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这一节来真正进入opencv的源码分析中，本次分析的函数是GaussianBlur()，即高斯滤波函数。在前前面博文《opencv源码解析之滤波前言2》： 中已经阐述了这个函数的用法，即： 其函数声明为： void GaussianBlur(I
本篇博客讲述对图像进行均值滤波，中值滤波，高斯滤波，高斯边缘检测滤波的意义在于：刚获得的图像有很多噪音。这主要由于平时的工作和环境引起的，图像增强是减弱噪音，增强对比度。想得到比较干净清晰的图像并不是容易的事情。为这个目标而为处理图像所涉及的操作是设计一个适合、匹配的滤波器和恰当的阈值。 (1) 均值滤波器：最简单均值滤波器是局部均值运算，即每一个像素只用其局部邻域内所有值的平均值来置换. (2)
文章目录1.高斯模糊2.代码实现完整代码 1.高斯模糊高斯模糊（英语：Gaussian Blur），通常用它来减少图像噪声以及降低细节层次。这种模糊技术生成的图像，其视觉效果就像是经过一个半透明的屏幕观察图像。 在计算机视觉算法中，高斯模糊通常用于预处理阶段，降低高斯噪声，以增强图像在不同比例大小下的图像效果。 若想更加细致地了解高斯模糊原理，可以参考高斯模糊的算法2.代码实现高斯模糊主要用于滤
图像的梯度计算的是图像变化的速度，对于边缘部分呢灰度值变换大，梯度值也大，相反则灰度值变化小，梯度值小图像梯度值严格说应该需要求导数，但是图像梯度一般通过计算像素值的差，来得到梯度的近似值以下介绍三种算子的使用Sobel算子、Scharr算子和Laplacian算子 Sobel算子是一种离散的微分算子，该算子结合了高斯平滑处理和微分求导运算。 该算子利用局部差寻找边缘Sobe
卷积卷积定义简单来说就是一个kernel在图像上进行加权求和，用公式可表示为卷积核的锚点指的是这个卷积核更新输出的点，一般为卷积核的中心点；卷积的步长为卷积核在图片上移动一次的距离。卷积边界问题当卷积核移动到图像相边界时，卷积核会有部分位置超出原图的边界，此时无法进行运算，需要将原图像的边界扩充后才能运算。扩充方式BORDER_DEFAULT：用已知边缘镜像填充BORDER_CONSTANTP：用
本篇文章中，我们将一起学习OpenCV中边缘检测的各种算子和滤波器——Canny算子,Sobel算子,Laplace算子以及Scharr滤波器。文章中包含了五个浅墨为大家准备的详细注释的博文配套源代码。在介绍四块知识点的时候分别一个，以及最后的综合示例中的一个。文章末尾提供配套源代码的下载。 给大家分享一个OpenCv中写代码是节约时间的小常识。其实OpenCv
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2023-07-29 18:30:13
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目录getGaussianKernel基本原理：基本流程：高斯模板创建过程Step1：构建高斯矩阵Step2：计算高斯矩阵的和Step3：归一化返回值源码GaussianBlur结论：参考文章：getGaussianKernel基本原理：在数字图像处理中，一般取二维高斯函数为由（1）可以知道，二维高斯函数，可以看成两个一维高斯函数乘积，因此先计算一维高斯模板，再计算需要的二维高斯模板。基本流程：&
opencv–sobel算子【cv2.sobel()】 文章目录opencv--sobel算子【cv2.sobel()】1. 图像梯度2. Sobel算子3. 函数 cv2.Sobel()4. 例子 1. 图像梯度图像梯度计算的是图像变化的速度。对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大；相反，对于图像中比较平滑的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值也较小。一般情况下，图像梯度计算的是图像
目录一.回顾二.数据计算map算子 演示 flatMap算子 演示 reduceByKey算子 演示 练习案例1需求 解决步骤完整代码filter算子 演示distinct算子 演示 sortBy算子 演示 练习案例2解决步骤完整代码三.总结一.回顾 1.RDD对象是什
laplacian = cv2.Laplacian(src, ddepth[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]]])Src: 需要处理的图像，Ddepth: 图像的深度，
原创
2022-06-01 17:42:43
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1 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
2 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
3 #include <stdlib.h>
4 #include <stdio.h>
5
6 using namespace cv;
7
8 /** @函数 main */
9 int
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2020-01-09 13:15:00
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卷积应用-图像边缘提取
卷积应用-图像边缘提取
边缘是什么 – 是像素值发生跃迁的地方，是图像的显著特征之一，
在图像特征提取、对象检测、模式识别等方面都有重要的作用。
如何捕捉/提取边缘 – 对图像求它的一阶导数
- delta = f(x) – f(x-1), delta越大，说明像素在X方向变化越大，边缘信号越强
Sobel算子
是离散微分
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2020-05-03 12:50:00
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简介索贝尔（Sobel）算子索贝尔算子是计算机视觉领域的一种重要处理方法。主要用于获得数字图像的一阶梯度，常见的应用和物理意义是边缘检测。 索贝尔算子不但产生较好的检测效果，而且对噪声具有平滑抑制作用，但是得到的边缘较粗，且可能出现伪边缘。计算方法：使用函数：Sobel（）函数应用：部分代码示例：int main()
{
Mat src, gray_src,dest;
src = imread
边缘检测1、Sobel2、Laplace3、Roberts4、CannyMarr-Hildreth简单来说，就是先对图像进行（1）高斯滤波，再进行拉普拉斯变换，（2）由于拉普拉斯变换是二阶偏导，边缘点对应的一阶偏导为局部极值，那么其二阶偏导则为0点，（3）所以最后一步为0点检测下面给出拉普拉斯算子：高斯核模版如下：而这里的算法就是，经过研究， Marr 和Hildreth发现，可以将这两
边缘检测Canny算子、Sobel算子、Laplace算子、Scharr滤波器一、 Canny算子1.1 Canny()函数各参数详解void Canny(InputArray image,OutputArray edges,double threshold1,doublethreshold2,int apertureSize = 3,boolL2gradient =false)Ø 第
void cv::GaussianBlur( InputArray _src,OutputArray _dst, Size ksize, double sigma1, doublesi
原创
2016-01-08 15:06:00
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# JavaCV中的高斯模糊：原理与实现
高斯模糊是一种常见的图像处理技术，广泛应用于图像处理、计算机视觉和机器学习领域。这种模糊效果主要通过高斯函数对图片进行卷积，达到降低图像细节和噪声的目的。在Java生态中，JavaCV是一个常用的库，它为进行图像处理提供了强大的功能。本文将介绍如何在JavaCV中实现高斯模糊，并提供相关代码示例。
## 高斯模糊的原理
高斯模糊是基于高斯函数的卷积操
