前言接着前面一篇博客，第二部分主要介绍简单的图像平滑处理和图像锐化处理图像平滑图像平滑从信号处理的角度看就是去除其中的高频信息，保留低频信息，和通信原理里面信号的处理有点类似。平滑处滤波对图像的低频分量增强，同时削弱高频分量，用于消除图像中的随机噪声，起到平滑作用。总的来说平滑处理的目的就是改善图像质量，消除噪音。 同时，根据滤波器的不同方法也不同，这里就举均值滤波的方式，还有高斯加权滤波，中值滤
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
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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锐化：可以简单的理解为突出，加强边界 锐化处理可以用空间微分来完成： 微分运算 梯度锐化 边缘检测sobel算子主要用作边缘检测，在技术上，它是一离散型差分算子，用来运算图像亮度函数的灰度值的近似值。 sobel卷积因子为： 看到这里或许会疑惑，卷积核系数是这样的呢？ 其实sobel算子对图像的处理过程，本质是一次差分、一次平滑的连续运算： 其中[1 0 -1]及其转置，分别表示水平差分和垂直差
Ps菜单：滤镜/锐化/USM 锐化Filter/Sharpen/USM Sharpen◆ ◆ ◆USM锐化滤镜工作原理两种颜色相交时，不改变颜色本身，而只是将其交线变得清楚一些，可使图像看起来更清晰，这正是人眼的一种观察特征。采用照相制版中的虚光蒙版（模糊遮罩）原理，通过加大图像中相邻像素间的颜色反差，使图像的不同颜色之间生成明显的分界线，从而提高图像整
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：
原创
2022-09-09 00:04:58
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int main(){ Mat src = imread("test.jpg"); Mat grad_x, grad_
原创
2022-08-16 16:55:21
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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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本章主要内容;基础使用二阶微分进行图像锐化----拉普拉斯算子非锐化掩蔽和高提升滤波使用一阶微分对（非线性）图像锐化----梯度聊完了空间平滑滤波器，我们拿到了模糊图像的钥匙，从本节开始就走向它的相反的领域，图像的锐化。锐化处理从宏观上就是让轮廓更显眼，从数字图像的微观上看就是突出灰度的过渡部分。怎么实现呢？我们想，之前写的模糊处理都是求和平均，运用的积分的思想，那么如今锐化是不是可以用
本章将介绍在图像处理中常用到的几个卷积核（算子）实现图像的边缘检测和锐化操作，有Premittt算子、Roberts算子、Sobel算子、Scharr算子、Laplacian算子、LoG算子、Canny算子。1.Premittt算子介绍：Prewitt算子是一种一阶微分算子的边缘检测，利用像素点上下、左右邻点的灰度差，在边缘处达到极值检测边缘，去掉部分伪边缘，对噪声具有平滑作用 。原理：其原理是在
索贝尔算子（Sobeloperator）主要用于获得数字图像的一阶梯度，是一种离散性差分算子。它是prewitt算子的改进形式，改进之处在于sobel算子认为，邻域的像素对当前像素产生的影响不是等价的，所以距离不同的像素具有不同的权值，对算子结果产生的影响也不同。一般来说，距离越远，产生的影响越小。 图像处理中认为，灰度值变化剧烈的地方就是边缘。那么如何判断灰度值变化？如何度量“剧烈”？sobel算子就对这些问题做了自己的规范，而且命名为sobel算子，就是对一副图像的输入到输出边缘信息的...
原创
2021-08-18 09:15:12
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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.
原创
2022-08-15 15:54:03
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（一）自己定义线性滤波器卷积和卷积如何工作，这个是知道的，卷积的作用就是模糊图像，提取边缘，锐化图像。常见的卷积核（算子）有robert算子，sobel算子，拉普拉斯算子，前两个算子是分x方向和y方向的，而拉普拉斯算子是提取整体图像的边缘。提取边缘时，sobel比robert算子效果好，自定义线性滤波器用的API是filter2D（src，dst,图像深度8或32，卷积核模板，锚点）。int ma
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。
原创
2023-02-15 11:20:07
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OpenCV-C++ Sobel算子使用目录Sobel算子图像边缘提取Sobel算子Sobel算子主要用于边缘检测;边缘: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,说明在x方向变化越大;sobel算子:是离散微分算子,用来计算图像灰度的近
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2021-04-18 18:46:20
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目录一、礼帽与黑帽二、图像梯度——Sobel算子 三、图像梯度——Scharr算子；Laplacian算子一、礼帽与黑帽（1）礼帽 = 原始输入 - 开运算结果（2）黑帽 = 闭运算 - 原始输入用处：（1）礼帽运算：原图像和开运算结果图之差，常用来分离比邻近点亮一些的斑块，在一幅图像具有大幅的背景而微小物品比较有规律的情况下，可以使用礼帽运算进行背景提取（2）黑帽运算：突出了比原图像轮
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
Sobel算子对噪声具有平滑作用，提供较为精确的边缘方向信息，边缘精度不够高。当对精度要求不是很高时，是一种较为常用的边缘检测方法。 import cv2 image = cv2.imread("wuhuan.jpg",1) cv2.imshow('yuan',image) image_x=cv
原创
2022-02-24 16:12:52
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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...
原创
2021-09-16 16:32:46
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前言前面博客讲了矩阵之间的卷积操作，在图像处理中，使用一些标准的模板的卷积核与原图像进行运算，可以改变像素强度，从而影响周围其他像素的强度，常用于图像模糊、锐化及边缘检测等。Sobel算子1.Sobel算子主要用作边缘检测，在技术上，它是一离散性差分算子，用来运算图像亮度函数的灰度之近似值。在图像的任何一点使用此算子，将会产生对应的灰度矢量或是其法矢量。 Sobel算子的两个卷积核： 该算子包含两
