#sobel边缘检测源代码import cv2import numpy as np import mathimg = cv2.imread('ruonan.jpg',1)Info = img.shapeheight = Info[0]width = Info[1]# 算子模板 图像卷积 梯度&n
原创
2021-06-18 15:48:46
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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
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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文章目录一、前言二、图片处理示例三、视频处理示例1.虚拟机获取摄像头权限2.播放视频3.录制视频四、参考资料 一、前言在Ubuntu下安装OpenCV，非常的麻烦，可以参考ubuntu安装opencv的正确方法，而 OpenCV 的使用很有意思，可以应用在许多领域，比如人脸识别、摄像监控等等。本文以距离图片处理和视频处理的示例来展现一下Opencv在ubuntu上的使用。二、图片处理示例首先创建
# 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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import cv2import numpy as np# 形态学处理def Process(img): # 高斯平滑 gaussian = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0, 0, cv2.BORDER_DEFAULT) # 中值滤波 median = cv2.medianBlur(gaussian, 5) # Sobel算子 # 梯度...
原创
2021-09-07 18:07:11
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rectangle函数就是绘制一个矩形框，它有两种形式，一种是输入左上角和右下角的点的x和y坐标，即Point，另一种是输入一个Rect。分别如下：CV_EXPORTS_W void rectangle(CV_IN_OUT Mat& img, Point pt1, Point pt2,
const Scalar& color,
很多初学者希望快速掌握opencv，但是会遇到很多困难，总结起来有两种：（1）c/c++编程基础不过关。提升编程能力，多练习编程。（2）不了解算法原理。提升理论知识。系统学习《数字图像处理》《计算机视觉》《模式识别》等opencv是一个计算机视觉库。1.1 编程的流程一个编程的基本流程：编辑，编译，连接。编辑即：编写代码。编译：将某种语言写成的源代码转换成目标文件（包含着可以直接被计算机
1.什么是OpenCVOpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，能够执行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级并且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成。总结特点：1.开源, 商业用途也不必公开自己的源码或者改善后的代码。2.效率高。简单的图像处理就算了。涉
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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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
