一、图像梯度梯度简单来说就是求导。OpenCV 提供了三种不同的梯度滤波器，或者说高通滤波器： Sobel，Scharr 和 Laplacian。其中Sobel，Scharr 是求一阶导数。Scharr 是对 Sobel（使用小的卷积核求解求解梯度角度时）的优化，而 Laplacian 是求二阶导数。1、Sobel算子原理：前一个Sobel矩阵与原始图像A进行卷积操作后得到的是右边的像素值减去左边
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2024-03-21 11:21:07
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学习图像梯度，图像边界等 使用到的函数有： cv2.Sobel()， cv2.Schar()， cv2.Laplacian() 等原理 梯度简单来说就是求导，OpenCV 提供了三种不同的梯度滤波器，或者说高通滤波器： Sobel，Scharr 和 Laplacian。Sobel， Scharr 其实就是求一阶或二阶导数。 Scharr 是对 Sobel（使用小的卷积核求解求解梯度角度时）的优
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2024-04-10 23:33:10
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图像梯度图像梯度Sobel理论基础计算水平方向偏导数的近似值计算垂直方向偏导数的近似值Sobel算子及函数使用注意点：参数ddepth方向计算x方向和y方向的边缘叠加Scharr算子及函数使用Sobel算子和Scharr算子的比较Laplacian算子及函数使用算子总结 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
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2024-04-10 13:38:31
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1.sobel算子 概述：x方向和y方向的算子如下图所示。将x方向的算子放入图像进行开窗计算，容易想象，在图像的边界区域，计算出的值绝对值较大，这样可以计算出垂直的边界；同样用Gy进行开窗计算，可以计算出水平边界。通过融合，我们可以获得图像的边界信息。函数：cv::Sobel(cv::InputArray src, cv::OutputArray dst, int ddepth, int
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2024-01-15 08:59:08
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什么是特征描述符 特征描述符是图像或图像块的表示，其通过提取有用信息和丢弃无关信息来简化图像。 通常，特征描述符将一个width*height* 3（通道）的图像转换为长度为n的特征向量或数组。在HOG特征描述符的情况下，输入图像的大小为64×128×3，输出特征向量的长度为3780。 在HOG特征描述符中，梯度方向（定向梯度）的分布（直方图）被用作特征。图像的梯度（x和y导数
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2024-05-28 21:57:34
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首先要了解一下梯度的概念，在高等数学中，对于连续的二维函数f（x，y），其点在（x，y）处的梯度是一个二维列向量V = [f对x偏导数 f对y偏导数]’那么梯度的幅值就是（f对x偏导数^2 + f对y偏导数^2）从而对于离散的二维离散的函数f（i，j），微分往往可以用差分表示，如下式： &n
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2024-04-19 15:42:56
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我们来计算图像中各个像素点的梯度我们可以用一阶的Sobel算子和Scharr算子，以及使用二级的Laplace算子y as npimport randomimport cv2import matpl
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2022-12-14 16:21:28
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图像梯度-Sobel算子 图中黑色部分像素值为0，白色部分像素值为255，则黑白交界处边缘处就存在梯度。但是在像素点层面上如何进行梯度的计算呢？ 在进行梯度计算时要考虑两个方向：水平和竖直dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize) ddepth:图像的深度 dx和dy分别表示水平和竖直方向 ksize是Sobel算子的大小
文章目录一、图像梯度概念1.1 一阶导数与soble算子1.2 二阶导数与拉普拉斯算子二、实践2.1 一阶导数2.1.1 soble算子cv.Sobel2.1.2 scharr算子cv.Scharr2.2 二阶导数2.2.1 API计算2.2.2 自定义 一、图像梯度概念注意算子内元素和为11.1 一阶导数与soble算子通过一阶导数可以提取图像边缘，图像边缘地方，像素差异大，一阶导数也大。
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2024-03-26 06:16:21
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一、方向梯度 梯度：在向量微积分中，标量场的梯度是一个向量场。标量场中某一点上的梯度指向标量场增长最快的方向，梯度的长度是这个最大的变化率。更严格的说，从欧几里得空间Rn到R的函数的梯度是在Rn某一点最佳的线性近似。在这个意义上，梯度是雅可比矩阵的一个特殊情况。 在单变量的实值函数的情况，梯度只是导数，或者，对于一个线性函数，也就是线的斜率。在图像中梯度的概念也是像素值变换最快的方向，把边缘（在图
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2024-04-21 18:36:00
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引言：阈值化操作在图像处理中是一种常用的算法，比如图像的二值化就是一种最常见的一种阈值化操作。opencv2和opencv3中提供了直接阈值化操作cv::threshold()和自适应阈值化操作cv::adaptiveThreshold()两种阈值化操作接口，这里将对这两个接口进行介绍和对比。1、直接阈值化——cv::threshold()阈值化操作的基本思想是，给定一个输入数组和一个阈值，数组中
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2024-03-21 11:36:48
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opencv-学习笔记(6)图像梯度Sobel以及canny边缘检测这章讲了sobel算子scharr算子Laplacion拉普拉斯算子图像深度问题Canny检测 图像梯度sobel算子和scharr算子sobel算子是高斯平滑与微分操作的结合体，所以它的抗噪声能力很强我们可以设定求导的方向xorder或者yorder。也可以设置卷积核的大学Ps当我们设置卷积核的大小为ksize=-1
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2024-08-16 10:32:29
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1. Sobel算子1.1 Sobel介绍cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize)ddepth:图像的深度dx和dy分别表示水平和竖直方向ksize是Sobel算子的大小import cv2 # opencv读取的格式是BGR
def cv_show(img, name):
cv2.imshow(name, img)
cv2.waitKey(
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2024-03-22 09:53:44
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图像梯度算子简介 相信只要是懂些图像处理的知识，都知道图像梯度的含义。不知道是否考虑过为什么图像梯度如此广泛认知与使用？为什么不使用图像纹理、图像色彩、图像相位等等，在这里我并不是说上述除了图像梯度之外，其它的图像信息不重要，我只是想说图像梯度最为广泛的被研究与使用。下面我们来看一幅图像：
从上图坐标为灰度图像，右边为Laplacian算子提取的图像梯度图；现在我们来看一下左边图片中
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2024-04-18 09:22:14
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梯度简单来说就是求导，在图像上表现出来的就是提取图像的边缘（无论是横向的、纵向的、斜方向的等等），所需要的无非就是一个核模板。模板的不同结果也不同，所以能够看到，全部的这些个算子函数，归根结底都能够用cv.filter2D()来表示，不同的方法给予不同的核模板，然后演化为不同的算子而已。一、sobel算子和scharr算子 sobel算子是高斯平滑与微分操作的结合
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2024-03-06 12:04:07
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图像梯度
一阶导数与Sobel算子
二阶导数与拉普拉斯算子二阶导数与拉普拉斯算子
代码层面知识点
sobel算子
拉普拉斯算子
opencv api应用
1.Sobel算子 首先 x方向梯度 再算y方向梯度
*addWeighted（）函数是将两张相同大小，相同类型的图片融合的函数。 API详解：void cvAddWeighted( c
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2024-04-05 00:02:44
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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。 图像梯度计算需要求导数，但是图像
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2022-06-01 10:19:20
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# 使用 Java OpenCV 实现梯度差
在计算机视觉中，梯度差是一种常用的图像处理技术，用于边缘检测、物体识别等。这篇文章将指导你如何在 Java 中使用 OpenCV 库实现梯度差。下面我们将通过一个流程表和详细的代码示例，帮助你逐步完成这个任务。
## 流程步骤
首先，我们需要明确整个实现过程的步骤。下表展示了实现梯度差的基本流程：
| 步骤 | 描述
梯度简单来说就是求导。 OpenCV 提供了三种不同的梯度滤波器，或者说高通滤波器：Sobel，Scharr 和 Laplacian。Sobel，Scharr 其实就
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2024-04-11 14:34:52
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阈值化
完成许多的操作以后，我们需要对图像的像素进行最后的决策，需要剔除一些高于或者低于一定值的像素。
固定阈值操作
在OpenCV中，函数threshould可以完成这项任务。
函数 threshould 函数说明：单通道数组对应固定阈值操作，典型应用是：对灰度图像进行阈值操作得到二值图像，或者去掉噪声，比如是过滤很小或者很大的像素点。
函数原型：doubl
