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:
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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Sobel边缘检测算法比较简单，实际应用中效率比canny边缘检测效率要高，但是边缘不如Canny检测的准
原创
2022-06-01 17:42:27
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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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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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Scharr算子：使用3*3的Sobel算子时，可能不太精准，scharr算子，效果更好。 在 Sobel算子算法函数中，如果设置 ksize=-1 就会使用 3x3 的 Scharr滤波器。 它的原理和sobel算子原理一样，只是卷积核不一样，所以精度会更高一点。 该函数的原型如下： # Sobe ...
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2021-08-19 16:58:00
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Scharr算子的精度比sobel算子的精度更高import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('../data/r
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2022-09-23 11:00:42
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sobel算子参数ksize:sobel核的大小，为-1时会使用scharr算子运算直接将参数ddepth的值设置为-1，在计算时得到的结果可能是错误的。 在实际操作中，计算梯度值可能会出现负数。如果处理的图像是8位图类型，则在ddepth的参数值为-1时，意味着指定运算结果也是8位图类型，那么所有负数会自动截断为0，发生信息丢失。为了避免信息丢失，在计算时要先使用更高的数据类型 cv2.CV_64F，再通过取绝对值将其映射为cv2.CV_8U（8位图）类型。所以，通常要将函数cv2.Sobel（）内参
原创
2023-02-24 17:17:33
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1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 4 using namespace cv; 5 using namespace std; 6 7 8 int main(int argc, char** argv) 9 {10 Mat src = imread("test.jpg");11
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2018-09-19 18:22:00
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边缘检测的一般步骤1）滤波：边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶
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2022-07-09 00:03:47
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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 13:32:00
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Scharr是sobel算子的特殊改进情况。当内核大小为3时，Sobel内核可能产生比较明显的误差，为了解决这一问题，Opencv提供了Scharr函数，但该函数仅作用于大小为3的内核，运行速度与Sobel函数一样，但结果却更加精确#include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>int main(int argc, char**
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2022-01-25 11:35:40
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int m
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2022-08-16 16:52:02
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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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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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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
