图像变换1.基于OpenCV的边缘检测 canny算子，soble算子，laplacian算子，Scharr滤波器。 边缘检测的步骤： 1.滤波：用滤波器来改善和噪音有关的性能 2.增强：这个的作用是确定图像个点领域强度的变化值。 3.检测：也就是将增强之后的点进行筛选。2.canny算子 目标是找到一个最优的边缘检测算法，有以下三个评价标准 1.低错误率:标识出尽可能多的实际边缘 2.高定位性:
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 13:32:00
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Scharr是sobel算子的特殊改进情况。当内核大小为3时，Sobel内核可能产生比较明显的误差，为了解决这一问题，Opencv提供了Scharr函数，但该函数仅作用于大小为3的内核，运行速度与Sobel函数一样，但结果却更加精确#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>int main(int argc, char**
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2022-01-25 11:35:40
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int m
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2022-08-16 16:52:02
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【从零学习OpenCV 4】Scharr算子
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2021-07-19 10:46:39
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Scharr算子：使用3*3的Sobel算子时，可能不太精准，scharr算子，效果更好。 在 Sobel算子算法函数中，如果设置 ksize=-1 就会使用 3x3 的 Scharr滤波器。 它的原理和sobel算子原理一样，只是卷积核不一样，所以精度会更高一点。 该函数的原型如下： # Sobe ...
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2021-08-19 16:58:00
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Scharr算子的精度比sobel算子的精度更高import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('../data/r
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2022-09-23 11:00:42
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Sobel边缘检测算法比较简单，实际应用中效率比canny边缘检测效率要高，但是边缘不如Canny检测的准
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2022-06-01 17:42:27
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import cv2img = cv2.imread('../data/1.jpg', 0)sobelx0 = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0)
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2022-09-23 10:58:50
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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 #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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Sobel是一種獲得影像一階梯度的手法，常見應用於邊緣檢測，有分成水平和垂直方向的模板，就像以下的Gx和Gy模板，Gx用來檢測垂直邊緣，Gy用來檢查水平邊緣，通常會分別對影像進行水平和垂直模板的運算，得到像素的梯度，梯度是一個有距離和方向的二維向量，距離表示變化的幅度
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2023-01-05 13:13:24
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目录Scharr滤波器Laplacian滤波器Scharr滤波器OpenCV还给我们提供了Scharr滤波器，该滤波器与Sobel滤波器具有同样的处理速度，且精度更高。可以把它看出Sobel滤波器的改良版本，其核通常为：在OpenCV中，它提供函数cv2.Scharr()来计算Scharr滤波器，其完整定义如下：def Scharr(src, ddepth, dx, dy, dst=None, scale=None, delta=None, borderType=None):参数与Sobel滤
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2022-02-09 17:13:58
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目录Scharr滤波器Laplacian滤波器Scharr滤波器OpenCV还给我们提供了Scharr滤波器，该滤波器与Sobel滤波器具有同样的处理速度，且精度更高。可以把它看出Sobel滤波器的改良版本，其核通常为：在OpenCV中，它提供函数cv2.Scharr()来计算Scharr滤波器，其完整定义如下：def Scharr(src, ddepth, dx, dy, dst=None, scale=None, delta=None, borderType=None):参数与Sobel滤
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2021-07-05 11:23:28
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边缘检测的一般步骤1）滤波：边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶
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2022-07-09 00:03:47
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1 scharr 滤波器我们一般直接称scharr为滤波器，而不是算子。上文已经讲到，它在OpenCV中主要是配合Sobel算子的运算而存在的。下面让我们直接来看看其函数讲解。2 计算图像差分：Scharr（）函数使用Scharr滤波器运算符计算x或y方向的图像差分。其实它的参数变量和Sobel基本上是一样的，除了没有ksize核的大小。C++:void Scharr(
InputArra
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2023-03-22 20:56:12
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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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有所更改，参数不求完备，但求实用。源码参考D:\source\opencv-3.4.9\samples\cpp\edge.cpp #include<opencv2\opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace s
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2020-02-19 11:53:00
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Scharr算子：scharr算子在图像处理中有很多应用，主要用于检测图像中的边缘特征。它可以用来检测图像中的边缘，例如轮廓，边界等，还可以用于图像的锐化，降，细节增强等。具体来说，Scharr算子可以用于图像边缘检测。它可以用来检测图像中的边缘，例如轮廓，边界等。它可以检测出图像中像素变化强度较大的位置，从而可以检测出图像中的边缘。laplacian算子：OpenCV的Laplacian函数原型
本小节代码在配套资料“iTOP-3568 开发板\03_【iTOP-RK3568 开发板】指南教程\04_OpenCV 开发配套资料\33”目录下，如下图所示：
在 Sobel 算子算法函数中，如果设置 ksize=-1 就会使用 3x3 的 Scharr 滤波器。Scharr 算子是 Soble 算子在 ksize=3 时的优化，与 Soble 的速度相同，且精度更高。Scharr 算子与 So
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2023-10-09 11:12:34
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