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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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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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
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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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
索贝尔算子（Sobeloperator）主要用于获得数字图像的一阶梯度，是一种离散性差分算子。它是prewitt算子的改进形式，改进之处在于sobel算子认为，邻域的像素对当前像素产生的影响不是等价的，所以距离不同的像素具有不同的权值，对算子结果产生的影响也不同。一般来说，距离越远，产生的影响越小。 图像处理中认为，灰度值变化剧烈的地方就是边缘。那么如何判断灰度值变化？如何度量“剧烈”？sobel算子就对这些问题做了自己的规范，而且命名为sobel算子，就是对一副图像的输入到输出边缘信息的...
原创
2021-08-18 09:15:12
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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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本篇文章介绍如何用OpenCV-Python来使用Sobel算子。
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2022-10-18 15:13:24
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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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OpenCV-C++ Sobel算子使用目录Sobel算子图像边缘提取Sobel算子Sobel算子主要用于边缘检测;边缘: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,说明在x方向变化越大;sobel算子:是离散微分算子,用来计算图像灰度的近
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2021-04-18 18:46:20
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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
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2024-04-19 20:13:05
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文章目录Sobel算子相关理论2. 代码 & 效果Sobel算子相关理论卷积应用-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 = f(x) – f(x-1)delta=f(x)–f(x−1), del...
原创
2021-09-16 16:32:46
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前言前面博客讲了矩阵之间的卷积操作，在图像处理中，使用一些标准的模板的卷积核与原图像进行运算，可以改变像素强度，从而影响周围其他像素的强度，常用于图像模糊、锐化及边缘检测等。Sobel算子1.Sobel算子主要用作边缘检测，在技术上，它是一离散性差分算子，用来运算图像亮度函数的灰度之近似值。在图像的任何一点使用此算子，将会产生对应的灰度矢量或是其法矢量。 Sobel算子的两个卷积核： 该算子包含两
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2024-03-22 14:07:11
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import cv2img = cv2.imread('../data/1.jpg', 0)sobelx0 = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0)
原创
2022-09-23 10:58:50
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Sobel边缘检测算子1.基本原理 Sobel算子是一阶导数的边缘检测算子，在算法实现过程中，通过3×3模板作为核与图像中的每个像素点做卷积和运算，然后选取合适的阈值提取边缘。 采用3×3邻域可以避免在像素之间内插点上计算梯度。Sobel算子也是一种梯度幅值，即：其中的偏导数Sx和Sy可用卷积模板来实现。其模板如下： &
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2024-03-18 23:39:50
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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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参考，阮秋琦 冈萨雷斯， 数字图像处理；1.1 人眼图像的形成光线进入眼睛：当光线从一个物体反射或散射出来，进入人的眼睛时，它们通过角膜和晶状体进入眼球内部。聚焦光线：角膜和晶状体将光线聚焦在视网膜上。晶状体可以通过调整其形状来调节聚焦距离，使物体的图像清晰地映射在视网膜上。光敏细胞感受光线：视网膜是一层包含光敏细胞的组织，分为两种类型的细胞：锥状细胞和杆状细胞。锥状细胞负责颜色和明亮度感知，杆状
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2023-08-20 10:52:11
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