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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OpenCV 2.4+ C++ 边缘梯度计算
2012-11-23 09:11 by Justany_WhiteSnow, 3586 阅读, 2 评论, 收藏, 收藏 图像的边缘图像的边缘从数学上是如何表示的呢？图像的边缘上，邻近的像素值应当显著地改变了。而在数学上，导数是表示改变快慢的一种方法。梯度值的大变预示着图像中内容的显著变化
形态学滤波-角点检测就是利用形态学处理中的腐蚀和膨胀操作进行的角点检测、边缘检测。基本步骤第一步：十字型核-------->【对原图：膨胀操作】效果：原图在水平和垂直方向会扩展，而45度.135度方向没有得到扩展目的：目的是使得在下一步的腐蚀操作中，保证腐蚀后的边缘与原图一致，而只有角点被腐蚀掉第二步：菱形核-------->【对第一步的结果：腐蚀操作】效果：使得第一步的结果在水平和垂
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2024-04-25 19:24:03
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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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在这一讲中我们来学习一下opencv中最基本的边缘检测的知识，首先我们来介绍一下图像梯度1.图像梯度可以把图像看成二维离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导： 图像梯度: 梯度算子 Gradient operators函数f(x,y)在(x,y)处的梯度为一个向量：计算这个向量的大小为：近似为:梯度的方向角为：可能上面的数学表达式大家觉得还是过于抽象，那么我们将图片看成是二维的离散函数
严格的说，梯度计算需要求导数。但是图像梯度的计算，是通过计算像素值的差得到梯度的近似值。图像梯度表示的是图像变化的速度，反映了图像的边缘信息。边缘是像素值快速变化的地方。所以对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大；对于图像中较平滑的部分，其灰度值变化较小，梯度值也较小。为了检测边缘，我们需要检测图像中的不连续性，可以使用图像梯度来检测不连续性。但是，图像梯度也会受到噪声的影响，因此建议
目标： 图像梯度、边界 函数cv2.Sobel()，cv2.Scharr()，cv2.Laplacian()简单的来说，梯度的原理就是求导数，opencv中有三种不同滤波器，或者说成高通滤波器。分别是Sobel，Scharr 和 LaplacianSobelSobel 和 Scharr 导数 Sobel算子是结合了高斯平滑与微分运算的结合方法，所以它的抗噪声能力很
# 使用 OpenCV Python 实现梯形检测
在计算机视觉中，使用 OpenCV 库来处理图像任务是非常常见的。今天，我们将学习如何使用 OpenCV 和 Python 来检测图像中的梯形。整个流程将分为几个步骤，接下来我们将详细讲解每一步，包括所需的代码和注释。
## 整体流程
以下是实现梯形检测的步骤概述：
| 步骤 | 描述
# 使用 OpenCV Python 实现梯形框选
## 引言
在计算机视觉中，图像处理的应用越来越广泛，尤其是在检测物体特征时，框选是一个重要的步骤。常见的框选形式是矩形框、圆形框等，而在一些应用场景中，我们需要使用更灵活的形状，比如梯形框。本文将介绍如何使用 OpenCV 库在 Python 中实现梯形框的选择。
## OpenCV 简介
OpenCV（Open Source Comp
# 使用 OpenCV 实现梯形校正的过程
在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用 Java 和 OpenCV 库来实现梯形校正。梯形校正是一种图像处理技术，用于纠正图像中的透视失真。我们将通过实际代码示例来指导你完成整个流程。
## 历程流程
首先，我们可以将整个过程分为几个步骤，以下是一个简单的流程表：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-10-06 05:33:31
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# OpenCV 梯形校正教程
在图像处理领域，梯形校正是一项重要的技术，可以用于纠正透视变形的图片，使物体的边缘变平行。本文将通过 Python 的 OpenCV 库教会大家如何实现梯形校正。
## 整体流程
以下是梯形校正的整体流程表格：
| 步骤 | 描述 |
|--------------|----------------
原创
2024-09-08 04:07:53
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# Android OpenCV 识别梯形
## 引言
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，可以帮助开发者快速构建图像处理和计算机视觉应用程序。Android作为目前最流行的移动操作系统之一，与OpenCV相结合，可以实现强大的图像识别和处理功能。本文将介绍如何使用Android OpenCV库来识别梯形，并提供代码示例
原创
2023-08-29 07:50:03
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目标在本章中，我们将学习：查找图像梯度，边缘等我们将看到以下函数：cv.Sobel()，cv.Scharr()，cv.Laplacian()等理论OpenCV提供三种类型的梯度滤波器或高通滤波器，即Sobel，Scharr和Laplacian。我们将看到他们每一种。1. Sobel 和 Scharr 算子Sobel算子是高斯平滑加微分运算的联合运算，因此它更抗噪声。逆可以指定要采用的导数方向，垂直
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2024-10-16 20:38:46
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图像的边缘检测，是根据灰度的突变或者说不连续来检测，对于其中的算子有一阶导数和二价导数，这里先说基础的三种方法---Robert,prewitt,Sobel边缘检测。 一、梯度 首先介绍下梯度，梯度并非是一个数值，梯度严格意义上是一个向量，
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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经常看到有学习OpenCV不久的人提问，如何识别一些简单的几何形状与它们的颜色，其实通过OpenCV的轮廓发现与几何分析相关的函数，只需不到100行的代码就可以很好的实现这些简单几何形状识别与对象测量相关操作。本文就会演示给大家如何通过OpenCV 轮廓发现与几何分析相关函数实现如下功能：几何形状识别（识别三角形、四边形/矩形、多边形、圆）计算几何形状面积与周长、中心位置提取几何形状的颜色在具体代
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2024-02-14 19:24:43
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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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文章目录一、Sobel算子（1）程序演示（2）相加融合二、Scharr算子（1）程序演示（相加融合和上边一样）三、Laplacian 算子（1）程序演示四、三种方法的结果比较（1）原图（2）三种方法对比 一、Sobel算子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
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2024-04-09 09:38:22
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图像梯度的算法有很多方法：sabel算子，scharr算子，laplacian算子，sanny边缘检测(下个随笔)。。。这些算子的原理可参考：下面是我的一些理解：sabel算子：sobel算子主要用于获得数字图像的一阶梯度，常见的应用和物理意义是边缘检测。函数：Python: cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy[, dst[, ksize[, scale[, delta[,
