文章结构1. 简述Sobel算子2. ndimage.Sobel3. Sobel 算子自实现4. Sobel算子的一些缺陷和替代方案 1. 简述Sobel算子索伯算子主要用于边界检测，该算法相对其他的边界检测算法而言是比较的容易。但是对于噪声的鲁棒性要低于其他的边界检测技术。比如canny。 索伯算子是一种多用于边缘检测的离散性差分算子。索伯算子有两组不同的卷积因子，可以为一张图片做横向以及纵向
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
1 sobel算子的基本概念Sobel 算子是一个主要用于边缘检测的离散微分算子（discrete differentiation operator）。它结合了高斯平滑和微分求导，用来计算图像灰度函数的近似梯度。在图像的任何一点使用此算子，都将会产生对应的梯度矢量或是其法矢量。2 sobel算子的计算过程我们假设被作用图像为I然后进行如下操作。（1）分别在x和y两个方向求导。①水平变化：将
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2023-03-20 21:01:12
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该函数如下：Sobel使用扩展 Sobel 算子计算一阶、二阶、三阶或混合图像差分void cvSobel( const CvArr* src, CvArr* dst, int xorder, int yorder, int aperture_size=3 );src输入图像.
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2022-08-15 15:54:03
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开头一下：本篇博客主要介绍边缘检测所涉及的三大算子，分别是Sobel算子、Canny算子、Laplacian算子）。上篇博客python版CV也介绍了这三个算子的用法。
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2023-02-15 11:20:07
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文章目录Sobel算子相关理论2. 代码 & 效果Sobel算子相关理论卷积应用-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 = f(x) – f(x-1)delta=f(x)–f(x−1), del...
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2021-09-16 16:32:46
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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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参考，阮秋琦 冈萨雷斯， 数字图像处理；1.1 人眼图像的形成光线进入眼睛：当光线从一个物体反射或散射出来，进入人的眼睛时，它们通过角膜和晶状体进入眼球内部。聚焦光线：角膜和晶状体将光线聚焦在视网膜上。晶状体可以通过调整其形状来调节聚焦距离，使物体的图像清晰地映射在视网膜上。光敏细胞感受光线：视网膜是一层包含光敏细胞的组织，分为两种类型的细胞：锥状细胞和杆状细胞。锥状细胞负责颜色和明亮度感知，杆状
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2023-08-20 10:52:11
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sobel算子参数ksize:sobel核的大小，为-1时会使用scharr算子运算直接将参数ddepth的值设置为-1，在计算时得到的结果可能是错误的。 在实际操作中，计算梯度值可能会出现负数。如果处理的图像是8位图类型，则在ddepth的参数值为-1时，意味着指定运算结果也是8位图类型，那么所有负数会自动截断为0，发生信息丢失。为了避免信息丢失，在计算时要先使用更高的数据类型 cv2.CV_64F，再通过取绝对值将其映射为cv2.CV_8U（8位图）类型。所以，通常要将函数cv2.Sobel（）内参
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2023-02-24 17:17:33
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我们再上个教程中留了一个小彩蛋——形态学的梯度问题，通常情况下，它被用于提取图像的轮廓，今天我们来了解图像边缘的另一种方法，它将比形态学梯度更有效，适用范围也更广。Sobel算子前面的例子，已经接触到了图像卷积运算。最终要的卷积运算之一是用于计算图像的导数（或近似导数）。为什么图像中导数的计算很重要，看下面边缘检测的例子：很容易观察到上面图像中像素灰度值变化没有规律。一种比较好的描述这种变化的方法
目录一、前言二、算子1、咋理解算子2、算子定义三、Sobel算子1、讲解2、API3、代码展示4、执行结果四、Scharr
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2022-09-07 16:26:39
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1.主要内容(1)卷积应用-图像边缘提取(2)sobel经典算法与opencv提供的sobel算法(3)当一些API不能满足自己的需求时，如何去自己完成一些计算2.卷积应用——图像边缘提取（1） 边缘是什么-是像素值发生跃迁的
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2021-11-24 10:19:42
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一、sobel算子边缘检测理论 sobel算子是广泛应用的微分算子之一，可以计算图像处理中的边缘检测，计算图像的灰度地图。在技术上，它是一个离散的一阶差分算子，用来计算图像亮度函数的一阶梯度之近似值。在图像的任何一点使用此算子，将会产生该点对应的梯度矢量或是其法矢量原理就是基于图像的卷积来实现在水平方向与垂直方向检测对于方向上的边缘。 这个实验在有学过上述图像矩阵中值运算的基础上来做并不难，把中值
过去十年里，人们对机器学习的兴趣经历了爆炸式的整长。我们几乎每天都可以在计算机程序、行业会议和媒体上看到机器学习的身影。很多关于机器学习的讨论都混淆了“机器学习能做什么”和“人类希望机器学习能做什么”。从根本上讲，机器学习是运用算法从原始数据中提取信息，并用某种类型的模型进行表示，然后使用该模型对一些尚未用模型表示的其他数据来进行推断。神经网络就是机器学习各类模型中的其中一
sobel边界检测步骤：1.计算水平和垂直方向的变化：2.计算图像上每个像素点的近似梯度：或者有时候简化计算为：
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2022-09-09 00:04:58
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int main(){ Mat src = imread("test.jpg"); Mat grad_x, grad_
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2022-08-16 16:55:21
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在讨论边缘算子之前，首先给出一些术语的定义：(1)边缘：灰度或结构等信息的突变处，边缘是一个区域的结束，也是另一个区域的开始，利用该特征可以分割图像。(2)边缘点：图像中具有坐标[x，y]，且处在强度显著变化的位置上的点。(3)边缘段：对应于边缘点坐标[x，y]及其方位 ，边缘的方位可能是梯度角。二、Sobel算子的基本原理Sobel算子是一阶导数的边缘检测算子，在算法实现过
1.Sobel算子用于提取图像边缘
Sobel算子也是一种常用的梯度算子。Sobel算子计算稍微复杂，它采用3x3的模板。计算时模板在图像上移动，并在每个位置上计算对应中心像素的梯度值。
VTK中vtkSobel2D计算图像的sobel算子，使用代码如下：
1 #include <vtkAutoInit.h>
2 VTK_MODULE_INIT(vtkRenderin
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2021-01-06 15:33:00
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转自：://blog..net/xiaqunfeng123/article/details/17302003 Sobel 算子是一个离散微分算子 (discrete differentiation operator)。 它结合了高斯平滑和微分求导，用来计算图像灰度函数的近似梯度。 图
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2017-11-21 17:29:00
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2022-12-19 17:32:03
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