目录1 简介2 案例和代码说明3 完整代码 1 简介有一篇文章返修了，由于文章的重点不在分类所以我之前就只写了个Kappa系数上去，没想到审稿人居然要求我提供其他参数ಥ_ಥ可是我只大概存了个各类型的分类。。。虽然后来从垃圾堆里翻了下数据，但也只能得到一个混淆矩阵。。。 说实话分类我做得也不多，作为纯ArcGIS党以前只知道有软件可以跑各种精度或GEE用现成代码跑。。这一块更是纯纯地没有经验。。
图像滤波总结高斯滤波中值滤波均值滤波Motion Filter 滤波MAX-MIN 滤波差分滤波器sobel滤波器prewitt滤波器laplacian滤波器emboss滤波器LoG滤波器编程思路以上滤波的方式大致用到两种方式，通过是否需要自定义模版将他们区分成两类：1）直接调用函数型（例如中值滤波，直接在模版中调用np.median()函数就可以实现） 2）自定义编写模版型（例如高斯滤波、lap
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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laplacian = cv2.Laplacian(src, ddepth[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]]])Src: 需要处理的图像，Ddepth: 图像的深度，
原创
2022-06-01 17:42:43
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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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本篇文章介绍如何用OpenCV-Python来使用Laplacian算子。
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2022-10-18 15:14:45
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Laplacian算子是一种常用的边缘检测算法，它是通过对图像进行二阶微分来检测图像的边缘。Laplacian算子的优点是能够对不同
原创
2023-10-30 11:30:10
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1 Laplacian 算子简介Laplacian算子是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子，定义为梯度grad的散度div。因此如果f是二阶可微的实函数，则f的拉普拉斯算子定义如下。（1）f的拉普拉斯算子也是笛卡儿坐标系xi中的所有非混合二阶偏导数求和。（2）作为一个二阶微分算子，拉普拉斯算子把C函数映射到C函数。对于k≥2，表达式（1）（或（2））定义了一个算子Δ：C（R）→C（R）；
原创
2023-03-21 20:25:52
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Laplacian算子是一种常用的边缘检测算法，它是通过对图像进行二阶微分来检测图像的边缘。Laplacian算子的优点是能够对不同方向的边缘进行检测，对于边缘的粗细和强度变化也比较敏感。Laplacian算子的计算公式为：∇²f = ∂²f/∂x² + ∂²f/∂y²其中，∇²f代表图像的二阶导数，∂²f/∂x²和∂²f/∂y²分别代表图像在水平和垂直方向上的二阶导数。Laplacian算子的步
原创
2023-10-25 09:13:06
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拉普拉斯算子一种二阶边缘检测算子，它是一个线性的、移不变算子。是对二维函数进行运算的二阶导数算子，对一个连续函数f (x, y)它在图像中的位置(x, y),拉普拉斯值定义为： Laplacian算子利用二阶导数信息，具有各向同性，即与坐标轴方向无关，坐标轴旋转后梯度结果不变。使得图像经过二阶微分后，在边缘处产生一个陡峭的零交叉点，根据这个对零交叉点判断边缘。其4邻
原创
2014-03-19 21:31:00
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边缘检测1、Sobel2、Laplace3、Roberts4、CannyMarr-Hildreth简单来说，就是先对图像进行（1）高斯滤波，再进行拉普拉斯变换，（2）由于拉普拉斯变换是二阶偏导，边缘点对应的一阶偏导为局部极值，那么其二阶偏导则为0点，（3）所以最后一步为0点检测下面给出拉普拉斯算子：高斯核模版如下：而这里的算法就是，经过研究， Marr 和Hildreth发现，可以将这两
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2024-05-07 12:50:03
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目录方法对比公式对比优点对比缺点对比常用场景对比边缘检测结果对比方法对比算子：基于一阶导数的方法 算子：基于一阶导数的方法 算子：基于一阶导数的方法 算子：基于二阶导数的方法 算子：非微分边缘检测算子公
原创
2021-12-28 15:36:01
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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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通过Laplacian算子实现边缘检测卷积python
在图像处理领域，边缘检测是一项重要的技术，广泛应用于计算机视觉、图像识别以及自动驾驶等领域。边缘检测的目标是识别图像中物体的边界或边缘信息。在此背景下，Laplacian算子被广泛应用于边缘检测中。Laplacian算子通过计算图像灰度值的二阶导数，能够有效识别图像中的边缘部分。本文将从背景描述开始，逐步深入到技术原理、架构解析、源码分析、
Laplacian算子
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2021-07-19 10:47:40
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#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>#include <math.h> using namespace std;using namespace cv; //拉普拉斯 边缘计算void TLaplacian() { Mat img1, img
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2018-06-28 15:38:00
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Laplace算子和Sobel算子一样，属于空间锐化滤波操作。起本质与前面的Spatial Filter操作大同小异，下面就通过Laplace算子来介绍一下空间锐化滤波，并对OpenCV中提供的Laplacian函数进行一些说明。
数学原理
离散函数导数
离散函数的导数退化成了差分，一维一阶差分公式和二阶差分公式分别为，
Laplace算子的差分形式
分别对Laplace算子x,y两个方向的二
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2020-05-03 10:35:00
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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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# Python Laplacian Filter: An Introduction
In image processing, a Laplacian filter is a type of edge detection filter that is commonly used to enhance the edges of an image. It is based on the Laplac
原创
2024-04-08 04:45:36
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本文主要讲解常见的图像锐化和边缘检测方法，即Sobel算子和Laplacian算子。
原创
2023-09-07 10:04:24
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