这几天在看opencl编程指南。照着书中的样例实现了sobel算法： 1.结合opencv读取图像，保存到缓冲区中。 2.编写和编译内核。并保存显示处理后的结果。 内核： const sampler_t sampler = CLK_ADDRESS_CLAMP_TO_EDGE | CLK_FILTER
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2017-05-21 08:14:00
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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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首先我们要明确几点基本概念：1、检测边缘实际上就是求梯度2、求梯度会放大我们的噪声3、梯度的方向与我们的边缘的方向垂直 如果对3不清楚的话可以理解下下面这张图：左下为全黑像素，右上为全白像素，那么对角线就是边界！我们的梯度方向显然是从黑到白即45°即▽F方向，而我们的边缘方向为-45°阶梯方向，显然垂直！ 浅析Sobel算子：首先这是一个检测垂直边缘的Sobel算子（如果你不清
图像变换（2）：基于OpenCV的边缘检测三，sobel算子；1. sobel算子的基本概念2. sobel算子的计算过程3．使用Sobel算子:Sobel()函数 4．示例程序:Sobel算子的使用三，sobel算子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 differentiati
一、sobel算法简介 索贝尔算子（Sobel operator）主要用作边缘检测，它是一离散性差分算子，它结合了高斯平滑和微分求导，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算子根据像素点上下、左右邻点灰度加权差，在边缘处达到极值这一现象检测边缘。对噪声具有平滑作用，提供较为精确的边缘方向信息，边缘定位精度不够高。
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 C++: void Sobel (
2 InputArray src,//输入图
3 OutputArray dst,//输出图
4 int ddepth,//输出图像的深度
5 int dx,
6 int dy,
7 int ksize=3,
8 double scale=1,
9 double delta=0,
10 int borderType=BOR
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2020-05-03 13:38:00
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1 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
2 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
3 #include <stdlib.h>
4 #include <stdio.h>
5
6 using namespace cv;
7
8 /** @function main */
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2020-01-09 13:13:00
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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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作用Sobel函数使用扩展的 Sobel 算子，来计算一阶、二阶、三阶或混合图像差分。原理首先，我们来开一下计算机是如何检测边缘的。以灰度图像为例，它的理论基础是这样的，如果出现一个边缘，那么图像的灰度就会有一定的变化，为了方便假设由黑渐变为白代表一个边界，那么对其灰度分析，在边缘的灰度函数就是一个一次函数y=kx，对其求一阶导数就是其斜率k，就是说边缘的一阶导数是一个常数，而由于非边缘的一...
原创
2021-07-29 11:23:19
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Android studio 导入opencv3的samples（例程）——以小游戏15-puzzle为例在网上根据教程配置好了opencv3.4.1，试了那个把彩色图变成灰度图的例子。但是想跑一下opencv里面的samples却是找了很久没找到怎么导（也可能是我太菜了），摸索出来了一条道路。。 1.首先可以先新建一个工程，然后file-new-import module： 2.按照下图选择15
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 13:37:00
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# 如何实现"Sobel滤波 opencv python"指南
## 介绍
欢迎来到这个指南! 在这篇文章中，我将教你如何使用Python中的OpenCV库来实现Sobel滤波。这是一个常用的边缘检测算法，通过计算图像的梯度来找到边缘。
## 整体流程
首先，让我们看一下整个实现Sobel滤波的流程：
```mermaid
pie
title 实现Sobel滤波流程
"载入图像" : 20
/** * Get the Sobel Mat of input image! * @param image The input imag
原创
2022-09-08 20:37:06
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一.Canny 边缘检测算法的诞生提取图片的边缘信息是底层数字图像处理的基本任务之一。边缘信息对进一步提取高层语义信息有很大的影响。Canny 边缘检测算法 是 John F. Canny 于 1986年开发出来的一个多级边缘检测算法，至今仍然是边缘检测的最优算法, 最优边缘检测的三个主要评价标准是:低错误率: 标识出尽可能多的实际边缘，同时尽可能的减少噪声产生的误报。高定位性
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2023-07-16 19:23:05
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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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首先讲一下我对边缘检测原理的理解。一共分4步进行理解图像数据检测数据形成数据展示数据图像数据
想要处理图像，首先要了解图像在内存中是如何存储的。图像是以矩阵的形式进行存储，类似一个表格，图像大小代表了表格的几行几列，每一个格子为一个像素点，像素点代表了这一个点的颜色。像素点有多种类型，单通道（灰色），3通道（RGB）等，不同的类型所占据的字节数也可能是不一致的。
检测数据
此文的所
文章目录一、什么是边缘检测&如何边缘检测二、算法理论简介2.1 Sobel算子2.2 canny三、opencv实现3.1 Sobel算子3.2 Canny算法 一、什么是边缘检测&如何边缘检测 边缘是图像强度函数快速变化的地方
如何检测边缘：
建议在求导数之前先对图像进行平滑处理。二、算法理论简介2.1 Sobel算子中心点 f(x, y) 是
一、什么是opencv？Open Source Computer Vision Library.OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、MacOS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、M
