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
0.概述边缘检测主要有：梯度算子，Sobel算子，Canny算子,Laplace算子。1.梯度算子提取图像边缘图像中不连续的灰度值会产生边缘，图像的边缘检测是基于边界的图像分割方法，如分水岭算法，通常是分割原图的梯度图像，梯度实际上也是反应的图像边缘信息。图像边缘一般常用图像一阶导数和二阶导数来检测。 梯度算子对应于图像一阶导数。图像一阶导数计算一般是通过差分运算来近似的。VTK中可以使用vtkI
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2022-12-30 12:47:55
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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
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
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
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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目录1. 锐化2. 梯度运算3. 边缘检测的分类4. Roberts算子5. sobel算子6. Prewitt算子7. 拉普拉斯算子8. matlab代码实现1. 锐化1.锐化(Sharpening) ：图像在传输或变换过程中（如未聚焦好）、受到各种干扰而退化，典型的是图像模糊，而图像的判读和识别中，常需突出目标的轮廓或边缘信息。2.边缘锐化：主要增强图像的轮廓边缘、细节（ 灰度跳变部分），以突
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2023-04-07 10:29:24
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本篇文章介绍如何用OpenCV-Python来使用Sobel算子。
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2022-10-18 15:13:24
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# Sobel 45度算子在图像处理中应用
在图像处理领域，边缘检测是一个至关重要的任务。Sobel算子是最常用的边缘检测技术之一，它可以有效地强调图像的边缘。本文将着重介绍Sobel 45度算子，并提供相应的代码示例。通过了解Sobel算子，我们可以更好地应用它进行边缘检测。
## Sobel算子的基本原理
Sobel算子通过计算图像的梯度来检测边缘。它主要有两种方向的滤波器：水平和垂直。
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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1.sobel算子 概述：x方向和y方向的算子如下图所示。将x方向的算子放入图像进行开窗计算，容易想象，在图像的边界区域，计算出的值绝对值较大，这样可以计算出垂直的边界；同样用Gy进行开窗计算，可以计算出水平边界。通过融合，我们可以获得图像的边界信息。函数：cv::Sobel(cv::InputArray src, cv::OutputArray dst, int ddepth, int
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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用python实现Apriori算法
Apriori算法是一种关联规则挖掘算法，用来找频繁项集和关联规则，Apriori算法利用了频繁项集的子集也一定是频繁的这一思想，例如，如果{A，B} 是频繁项集，则 {A}和{B} 也一定是频繁项集 从1到k（k项集）递归查找频繁项集，再用得到的频繁项集生成关联规则例题在这里，我用如下一题进行讲述： 提取以下购物篮数据中的频繁项集和强关联规则（参数设置：最小
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2023-08-21 02:01:10
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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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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
边缘检测Sobel算子使用效果图原始图 X方向效果图 Y方向效果图 整体方向效果图 1、Sobel算子简介Sobel算法是像素图像边缘检测中最重要的算子之一，在机器学习、数字媒体、计算机视觉等信息科技领域起着举足轻重的作用。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。2、算子分析Sobel 算子是
