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
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2024-04-19 20:13:05
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1.基于OpenCV的边缘检测边缘检测一般步骤：滤波→增强→检测。常用的边缘检测算子和滤波器：Canny算子、Sobel算子、Laplacian算子以及Scharr滤波器。1.1 Canny()函数void Canny( InputArray image, OutputArray edges,double threshold1, double threshold2,int apertureSize
（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
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2024-08-12 21:30:59
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1 背景介绍 图像底层的处理对象，比如图像的噪点、边缘、直线、圆、特征点等为目的。那么本章主要解决的问题是如何提取图形中的边缘？是我们关心中的重点。那么，其数学原理是一阶离散差分的形式。故我们知道把一个图像处理转变为灰度图像，就是处理这张图像的每个像素灰度的变化，那么在边缘处，灰度变化比较明显（对应着其梯度或者灰度矢量的变化）。2 Sobel算子的形式图像处理绝大数在卷积操作，Ope
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
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2024-03-27 05:42:48
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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
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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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
原创
2024-05-09 03:37:32
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/** * 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、Sobel算子 sobel算子的核心是像素矩阵的卷积，而卷积本质就是对指定的图像区域的像素值进行加权求和的过程，其计算过程为图像区域中的每个像素值分别与卷积模板的每个元素对应相乘，将卷积的结果作求和运算，运算到的和就是卷积运算的结果。 sobel算子包含垂直（左）和水平（右）两个方向的卷积模板 若A为原始图像，则 改变后的灰度值有两种计算方式： 最后设置一个阈值，运算后的像素值大于该阈值输出为
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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目录【1】算法简介【2】算子参数介绍【3】完整代码【1】算法简介 Sobel算子是一种用于边缘检测的线性滤波器，如果把图像看做是一个二维函数，那么Sobel算子就是图像在垂直和水平方向上变化的速度（即梯度）。Sobel算子在水平和垂直方向上做像素值的差分，能够得到图像梯度的近似值，在像素周围进行运算时，能
直线段检测算法---LSD：a Line Segment DetectorLSD的核心是像素合并于误差控制。利用合并像素来检测直线段并不是什么新鲜的方法，但是合并像素的方法通常运算量较大。LSD号称是能在线性时间（linear-time）内得到亚像素级准确度的直线段检测算法。LSD虽然号称不需人工设置任何参数，但是实际使用时，可以设置采样率和判断俩像素是否合并的方向差
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
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2024-04-01 15:16:26
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1.Sobel算子 &n
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2024-03-29 13:31:43
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