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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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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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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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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前言在图像分割的过程中，我们可以利用均值偏移算法的这个特性，实现彩色图像分割，均值漂移算法是一种通用的聚类算法，它的基本原理是：对于给定的一定数量样本，任选其中一个样本，以该样本为中心点划定一个圆形区域，求取该圆形区域内样本的质心，即密度最大处的点，再以该点为中心继续执行上述迭代过程，直至最终收敛。Opencv中对应的均值偏移函数是pyrMeanShiftFiltering。这个函数是图像在色彩层
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2024-06-22 16:22:38
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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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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
原创
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
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2024-11-02 14:55:04
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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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OpenCV中的findContours函数是用来检测物体的轮廓函数原型：CV_EXPORTS_W void findContours( InputArray image, OutputArrayOfArrays contours,
OutputArray hierarchy, int mode,
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2024-05-27 15:41:04
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1. 图像载入函数
函数
cvLoadImage载入指定图像文件，并返回指向该文件的IplImage指针。函数支持bmp、jpg、 png、 tiff等格式的图像。其函数原型如下：
IplImage*
cvLoadImage( const char* filename, int iscolor);
其中，filename 是待载入图像的名称，包括图像的
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2024-05-26 09:27:51
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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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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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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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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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在图像处理时，我们接触到的彩色以RGB居多，为了分析图像在某一通道上的特性，需要将图像的颜色通道进行分离，或者是在对某一颜色通道处理后重新进行融合。opencv提供了split()函数来进行颜色通道的分离，提供了merge()函数来进行颜色通道的融合。1.split()函数此函数的作用是将一个图像通道进行分离。split()函数定义：void split(const Mat& m, vec
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2024-04-14 16:25:09
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【1】inRange()函数 OpenCV中的inRange()函数可实现二值化功能（这点类似threshold()函数），更关键的是可以同时针对多通道进行操作，使用起来非常方便！主要是将在两个阈值内的像素值设置为白色（255），而不在阈值区间内的像素值设置为黑色（0），该功能类似于之间所讲的双阈值化操作。函数原型（C++）：&
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2024-03-27 10:00:51
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上期我们一起学习了OpenCV中很重要的几个辅助对象，机器视觉算法(第7期)----OpenCV中很重要的辅助对象今天我们主要学习一下OpenCV中几个让人事半功倍的工具函数。除了前面我们学习的原始数据类型之外，OpenCV库还提供了一些专用功能，可用于更有效地处理计算机视觉应用中普遍出现的数学和其他问题。在库的环境中，被称为工具函数。工具函数包含数学操作，测试，错误生成，内存与线程处理，优化及其
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2024-04-26 11:17:07
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