目标本文档尝试解答如下问题: 如何使用OpenCV函数 Laplacian 实现 Laplacian 算子 的离散模拟。 原理前一节我们学习了 Sobel 算子 ，其基础来自于一个事实，即在边缘部分，像素值出现”跳跃“或者较大的变化。如果在此边缘部分求取一阶导数，你会看到极值的出现。正如下图所示：如果在边缘部分求二阶导数会出现什么情
Canny算子格式如下：Canny采用 Canny 算法做边缘检测void cvCanny( const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1, double threshold2, int ape
原创
2022-08-15 14:25:59
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该函数如下：Sobel使用扩展 Sobel 算子计算一阶、二阶、三阶或混合图像差分void cvSobel( const CvArr* src, CvArr* dst, int xorder, int yorder, int aperture_size=3 );src输入图像.
原创
2022-08-15 15:54:03
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开头一下：本篇博客主要介绍边缘检测所涉及的三大算子，分别是Sobel算子、Canny算子、Laplacian算子）。上篇博客python版CV也介绍了这三个算子的用法。
原创
2023-02-15 11:20:07
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图像的梯度计算的是图像变化的速度，对于边缘部分呢灰度值变换大，梯度值也大，相反则灰度值变化小，梯度值小图像梯度值严格说应该需要求导数，但是图像梯度一般通过计算像素值的差，来得到梯度的近似值以下介绍三种算子的使用Sobel算子、Scharr算子和Laplacian算子 Sobel算子是一种离散的微分算子，该算子结合了高斯平滑处理和微分求导运算。 该算子利用局部差寻找边缘Sobe
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2024-02-02 16:44:29
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卷积卷积定义简单来说就是一个kernel在图像上进行加权求和，用公式可表示为卷积核的锚点指的是这个卷积核更新输出的点，一般为卷积核的中心点；卷积的步长为卷积核在图片上移动一次的距离。卷积边界问题当卷积核移动到图像相边界时，卷积核会有部分位置超出原图的边界，此时无法进行运算，需要将原图像的边界扩充后才能运算。扩充方式BORDER_DEFAULT：用已知边缘镜像填充BORDER_CONSTANTP：用
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2024-08-14 16:17:18
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一、图像运算Mat src, src1, src2, dst;
// 图像运算 加 减 乘 除
cv::add(src1, src2, dst); // 相加：src1+src2
cv::scaleAdd(src1, 1.0, src2, dst); // 相加：1.0*src1+src2
cv::addWei
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2024-06-24 20:32:11
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int main(){ Mat src = imread("test.jpg");//载入原始图 Mat src1, s
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2022-08-16 16:57:41
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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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本篇文章中，我们将一起学习OpenCV中边缘检测的各种算子和滤波器——Canny算子,Sobel算子,Laplace算子以及Scharr滤波器。文章中包含了五个浅墨为大家准备的详细注释的博文配套源代码。在介绍四块知识点的时候分别一个，以及最后的综合示例中的一个。文章末尾提供配套源代码的下载。 给大家分享一个OpenCv中写代码是节约时间的小常识。其实OpenCv
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2023-07-29 18:30:13
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目录一、前言二、算子复习1、算子2、Sobel算子三、Laplance算子1、讲解2、API3、代码展示一、前言继续
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2022-09-07 16:26:01
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Laplacian算子
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2021-07-19 10:47:40
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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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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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laplacian = cv2.Laplacian(src, ddepth[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]]])Src: 需要处理的图像，Ddepth: 图像的深度，
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2022-06-01 17:42:43
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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 /** @函数 main */
9 int
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2020-01-09 13:15:00
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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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1. 要求参考Sobel算子能够检测x和y方向的原理，设计合适的模板，能够检测±45°斜方向上的图像细节，分别输出正45度方向和负45度方向的图像细节，以及两者相叠加后的图像结果。将取的图像细节，叠加到原图上，实现图像锐化。2. Sobel算子 用来强调水平边缘，用来
Goal在本教程中，您将学习如何：使用 OpenCV 函数 Laplacian() 来实现 Laplacian 算子的discrete analog离散模拟。Theory1. 在之前的教程中，我们学习了如何使用 Sobel 算子。 这是基于这样一个事实，即在边缘区域，像素强度显示出“跳跃jump”或强度的高变化。 得到强度的一阶导数，我们观察到边缘的特征是最大值，如图所示：2. 而且......如
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:
