拉普拉斯算子一种二阶边缘检测算子，它是一个线性的、移不变算子。是对二维函数进行运算的二阶导数算子，对一个连续函数f (x, y)它在图像中的位置(x, y),拉普拉斯值定义为： Laplacian算子利用二阶导数信息，具有各向同性，即与坐标轴方向无关，坐标轴旋转后梯度结果不变。使得图像经过二阶微分后，在边缘处产生一个陡峭的零交叉点，根据这个对零交叉点判断边缘。其4邻
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2014-03-19 21:31:00
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目录方法对比公式对比优点对比缺点对比常用场景对比边缘检测结果对比方法对比算子：基于一阶导数的方法 算子：基于一阶导数的方法 算子：基于一阶导数的方法 算子：基于二阶导数的方法 算子：非微分边缘检测算子公
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2021-12-28 15:36:01
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1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 4 using namespace cv; 5 using namespace std; 6 7 8 int main(int argc, char** argv) 9 {10 Mat src = imread("test.jpg");11
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2018-09-19 18:22:00
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通过Laplacian算子实现边缘检测卷积python
在图像处理领域，边缘检测是一项重要的技术，广泛应用于计算机视觉、图像识别以及自动驾驶等领域。边缘检测的目标是识别图像中物体的边界或边缘信息。在此背景下，Laplacian算子被广泛应用于边缘检测中。Laplacian算子通过计算图像灰度值的二阶导数，能够有效识别图像中的边缘部分。本文将从背景描述开始，逐步深入到技术原理、架构解析、源码分析、
1 //-----------------------------------【头文件包含部分】---------------------------------------
2 // 描述：包含程序所依赖的头文件
3 //---------------------------------------------------------------------
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2020-05-03 13:34:00
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图象边缘检测中边界闭合性的分析与探讨
摘 要 在图象边缘检测中往往要求所检测到的边缘具有封闭特性，本文详细地分析了目前常用的两种算法：哈夫变换和Canny边缘检测算法，最后，探讨边缘算子应满足的准则。
关键词 边缘检测；闭合性；哈夫变换；Canny算子
1引言
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2024-08-27 14:52:01
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1.边缘边缘的一阶导数在图像由暗变亮的突变位置有一个正的峰值，而在图像由亮变暗的位置有一负的峰值，而在其他位置都为0。这表明可用一阶导数的幅度值来检测边缘的存在，幅度峰值对应的一般就是边缘的位置，峰值的正或负就表示边缘处是由暗变亮还是由亮变暗。同理，可用二阶导数的过0点检测图像中边缘的存在。 2.边缘检测算子 1.Roberts算子Roberts梯度就是采用对角方向相邻两像素
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2023-06-25 10:49:52
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目录1 简介2 案例和代码说明3 完整代码 1 简介有一篇文章返修了，由于文章的重点不在分类所以我之前就只写了个Kappa系数上去，没想到审稿人居然要求我提供其他参数ಥ_ಥ可是我只大概存了个各类型的分类。。。虽然后来从垃圾堆里翻了下数据，但也只能得到一个混淆矩阵。。。 说实话分类我做得也不多，作为纯ArcGIS党以前只知道有软件可以跑各种精度或GEE用现成代码跑。。这一块更是纯纯地没有经验。。
图像滤波总结高斯滤波中值滤波均值滤波Motion Filter 滤波MAX-MIN 滤波差分滤波器sobel滤波器prewitt滤波器laplacian滤波器emboss滤波器LoG滤波器编程思路以上滤波的方式大致用到两种方式，通过是否需要自定义模版将他们区分成两类：1）直接调用函数型（例如中值滤波，直接在模版中调用np.median()函数就可以实现） 2）自定义编写模版型（例如高斯滤波、lap
laplacian = cv2.Laplacian(src, ddepth[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]]])Src: 需要处理的图像，Ddepth: 图像的深度，
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2022-06-01 17:42:43
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Laplacian边缘检测是一种基于图像二阶导数的边缘检测算法，它可以用来检测图像中的边缘和纹理信息。与Sobel和Prewitt算子不同，Laplacian算子直接对图像进行二阶导数计算，从而突出了图像中的边缘区域。Laplacian算子可以通过以下步骤来实现边缘检测：选择合适的Laplacian模板： Laplacian算子是一个二阶微分算子，常用的Laplacian模板有多种选择，如3x3、
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2024-05-16 09:03:25
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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。 在边缘检测中，常用的一种模板是Sobel 算子。Sobel 算子有两个，一个是检测水平边缘的 ；
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2023-06-07 19:16:40
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检测阶跃边缘的基本思想是在图像中找出具有局部最大梯度幅值的像素点。图像边缘检测必须满足两个条件：一是必须能有效地抑制噪声；二是必须尽量精确确定边缘的位置。既要提高边缘检测算子对边缘的敏感性，同时也提高了对噪声的敏感。 1.Canny边缘检测基本原理： (1)具有既能滤去噪声又保持边缘特性的边缘检测最优滤波器，其采
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2014-03-19 21:43:00
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Prewitt边缘算子的卷积和如下图所示，图像中的每个像素都用这两个核做卷积，取最大值作为输出，也产生一幅边缘幅度图像。 Prewitt算子在一个方向求微分，而在另一个方向求平均，因而对噪声相对不敏感，有抑制噪声作用。但是像素平均相当于对图像的低通滤波，所以Prewitt算子对边缘的定位不如Roberts算子。 I=imread('lena.bmp'); I=
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2014-03-19 21:25:00
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Sobel边缘算子的卷积和如图2.2所示,图像中的每个像素都用这两个核做卷积。这两个核分别对垂直边缘和水平边缘响应最大，两个卷积的最大值作为该点的输出位。运算结果是一幅边缘幅度图像。 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，距离越大，产生的影响越小。
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2014-03-19 21:21:00
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DIP第三章作业鉴于LoG算法在历史中的地位，进行较深入的实验研究。探讨不同σ对LoG算法的影响。图像Chapter3_1.pgm计算公式（*表卷积）见(1) 1)取σ =1.2然后求零交叉的结果2)取σ =2.8的然后求零交叉的结果3)讨论和结论：零交叉对σ的依赖性软件平台Python3.6 + OpenCV4.4.0LoG原理LoG边缘检测算子是David Court
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2024-07-31 17:22:08
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Laplacian边缘检测是一种基于图像二阶导数的边缘检测算法，它可以用来检测图像中的边缘和纹理信息。与Sobel和Prewitt算子相比，Lap
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2024-05-29 11:20:41
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opencv实现了一些边缘检测算法的函数，定型的是Canny(),Sobel(),Laplacian();边缘算子在图像识别及检测中是一个很重要的方法，在人类识别物体时也多依赖边缘轮廓，因为在一般情况下边缘特征不受光照影响；同样图像只剩边缘后像素量也会极大减少，这样对于处理是有益的。至于算子的算法和原理大家可以找专业资料研读一下，大部分根据图像梯度特征来寻找边缘；话不多说，下面看代码：//图像边缘
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2023-11-23 16:08:02
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1.Roberts算子 基于交叉差分的梯度算法，通过局部差分计算检测边缘线条。 常用来处理具有陡峭的低噪声图像，当图像边缘接近于正45度或负45度时，该算法处理效果更理想。 其缺点是对边缘的定位不太准确，提取的边缘线条较粗。 2.Prewitt算子 
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2023-12-12 15:34:52
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不同图像灰度不同，边界处一般会有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。需要说明的是：边缘和物体间的边界并不等同，边缘指的是图像中像素的值有突变的地方，而物体间的边界指的是现实场景中的存在于物体之间的边界。有可能有边缘的地方并非边界，也有可能边界的地方并无边缘，因为现实世界中的物体是三维的，而图像只具有二维信息，从三维到二维的投影成像不可避免的会丢失一部分信息；另外，成像过程中的光照和噪声也是不可避免
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2024-01-31 01:02:42
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