目录一、前言二、主要参数三、代码实现及效果展示一、前言在计算机视觉和图像处理中，边缘通常包含了有关对象轮廓和结构的重要信息。OpenCV 是一个流行的计算机视觉库，它提供了许多用于边缘检测的工具，其中之一就是Sobel算子。什么是Sobel算子？Sobel算子是一种基于卷积的边缘检测算法，它用于检测图像中的水平和垂直边缘。Sobel算子的核（kernel）是一个3x3的矩阵，分别对图像的水平和垂直
目录 一 概述1.背景知识2.噪声对边缘模型的影响3.边缘检测的基本步骤二 边缘检测-基于梯度算子1.梯度定义2.梯度算子的说明3.举例4.阈值处理三 边缘检测-基于LoG算子1.理论基础2.LoG算子介绍3.LoG算子的检测步骤三 边缘检测-基于Canny算子1.Canny算子介绍2.Canny算子的数学推到过程3.Canny算子过程总结4.Canny算子举例一 概述1.背景知识原理：
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2024-09-03 19:13:29
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Roberts算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子，由下式给出： 其中f(x,y)是具有整数像素坐标的输入图像，平方根运算使该处理类似于在人类视觉系统中发生的过程。 Roberts算子边缘定位准，但是对噪声敏感。适用于边缘明显而且噪声较少的图像分割，在应用中经常用Roberts算子来提取道路。 I=imread('lena.bmp'); I=im2double(I)
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2014-03-19 21:17:00
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10.1 Python图像处理之边缘算子-Sobel算子、Roberts算子、拉普拉斯算子、Canny算子、Prewitt算子、高斯拉普拉斯算子 文章目录10.1 Python图像处理之边缘算子-Sobel算子、Roberts算子、拉普拉斯算子、Canny算子、Prewitt算子、高斯拉普拉斯算子1 算法原理1.1 Sobel 算子1.2 Roberts 算子1.3 拉普拉斯(Laplacian)
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2024-06-09 11:34:50
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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
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2024-01-31 01:02:42
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Roberts边缘检测是一种简单而有效的图像边缘检测算法，它利用一对卷积模板对图像进行滤波来捕捉边缘信息。该算法以其计算效率高和易于实现而受到广泛应用。Roberts边缘检测算法的步骤如下：定义两个2x2卷积模板（通常称为Roberts算子）：Gx模板：[ 1 0 ] [ 0 -1 ]Gy模板：[ 0 1 ] [-1 0 ]这两个模板分别用于检测图像中水平和垂直方向上的边缘。对输入的图像应用Gx和
原创
2024-05-17 09:01:12
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然而，Roberts边缘检测算法对图像噪声敏感，并且在某些情况下可能会产生较低的检测精度。为了提高结果的准确性，通常会结合其他边缘检测算法或进行后续的边缘连接和提取操作。Roberts边缘检测算法的输出结果是一个二值化图像，其中边缘被明显突出。由于Roberts算子的小尺寸和简单结构，该算法计算速度较快，适用于实时应用和嵌入式系统。Roberts边
原创
2024-05-29 11:20:45
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一、边缘检测算子类别 常见边缘检测算子：Roberts 、Sobel 、Prewitt、Laplacian、Log/Marr、Canny、Kirsch、Nevitia二、一阶微分算子：Roberts 、Sobel 、Prewitt Robert算子是第一个边缘检测算子，提出者Lawre
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2024-01-31 12:32:38
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在HDevelop中 dev_close_window () read_image (Image, 'D:/bb/tu/1.jpg') rgb1_to_gray (Image, GrayImage) roberts (GrayImage, ImageRoberts, 'gradient_sum')
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2022-03-14 13:56:58
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执行边缘检测的三个基本步骤：1、为降噪对图像进行平滑处理。（导数对噪声具有敏感性。图像的正负分量检测困难）2、边缘点的检测。（提取边缘点的潜在候选者）3、致滤波...
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2022-06-27 22:15:43
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在进行图像识别时，常需要检测图像的边缘信息。图像的边缘指的是灰度值急剧变化的地方，一般是背景和前景物体的交界处。由于边缘处的灰度值急剧变化特性，可以利用离散数列的差分（相当于连续函数的导数）来识别边缘。目前常用的边缘检测算法大多数是通过梯度方向导数求卷积的方法，常用的卷积算子有Roberts算子，Prewitt，Sobel算子，Scharr算子等。1. Roberts算子和Prewitt算子1
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2023-07-30 22:51:22
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返回Opencv-Python教程Canny图像梯度 反映的是图像像素值的变化过程，不管变化大小都考虑在内，所以Sobel，Laplacian变换得到的是一个多级灰度图。边沿检测也可以看做是图像梯度的一种延伸，不过边沿检测更注意图像的“边沿”部分，图像梯度变化较小的部分会被忽略，只有较大变化的部分保留下来。今天要介绍的canny边沿检测有低错误率、很好地定位边缘点、单一的边缘点响应等优点
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2023-07-28 20:43:32
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import cv2
import numpy
#Canny边缘检测
def edge_demo(image):
#sigmaX:X方向方差，X方向方差，控制权重。y与x是一致的
blurred=cv2.GaussianBlur(image,(3,3),0)
gray=cv2.cvtColor(blurred,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#x
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2023-06-26 11:07:25
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边缘检测原理边缘检测（Edge Detection）是图像处理和计算机视觉中的基本问题，其目的在于标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。边缘的表现形式如下图所示： 图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可看作不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。边缘检测的方法可大致划分为两类： 1）基于搜索：通过寻找图像一阶导数中的最大值和最小值来检测边界，通
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2023-06-07 16:54:51
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我试着写一个程序，用户输入一个数字，它在屏幕上画出那么多的矩形，但是三角形不能重叠。我对最后一部分有问题，我正在寻求帮助。我借用了Al-Sweigart的一本书中的边缘检测方法，他编写的完整程序可以在这里找到：以下是我正在执行的程序：import pygame, sys, random
from pygame.locals import *
def doRectsOverlap(rect1, re
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2023-07-01 19:01:26
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本期我们一起看看如何进行图像边缘的检测。边缘检测通常用于理解图像中的对象，帮助机器做出更好的预测。编写边缘检测程序是了解机器如何看待外界的好方法。现在就让我们使用python进行边缘检测吧。我们将为该项目使用两个主要模块：Numpy，Matplotlib和OpenCV。Matplotlib是一个完整的库，用于在Python中生成静态，动画和交互式可视化。OpenCV是一个高度优化的库，专注于实时应
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2024-06-05 12:34:16
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介绍图像处理是一个广泛使用的概念，用于利用图像中的信息。图像处理算法需要很长时间来处理数据，因为图像很大，并且其中可用的信息量很大。因此，在这些前沿技术中，有必要减少算法所关注的信息量。有时这只能通过传递图像的边缘来完成。所以在这篇博客中，让我们了解 Canny 边缘检测器和整体嵌套边缘检测器。什么是边缘检测？图像中的边缘是图像强度的显着局部变化。顾名思义，边缘检测是检测图像边缘的过程。下面的示例
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2024-08-13 15:24:36
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一、边缘检测的一般步骤 1、滤波 边缘检测算法主要用到了图像强度的一阶和二阶导数，导数对噪声比较敏感。图像边缘信息和噪声都集中在高频段，要想更好地检测边缘就要去除高频段的噪声，可以采用高斯平滑滤波器卷积降噪。 2、增强 增强算法可以将图像灰度点领域强度值有显著变化的点凸显出来。具体编程实现时，可通过计算梯度幅值来确定。 3、检测 一般增强后的图像，邻域
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2023-09-27 19:45:30
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本文主要介绍几种常见的边缘检测算法：canny边缘检测、Sobel边缘检测、Laplacian边缘检测和Scharr边缘检测。1. 主要介绍基于canny算子的边缘检测：Canny边缘检测基本原理(1)图象边缘检测必须满足两个条件：一能有效地抑制噪声；二必须尽量精确确定边缘的位置。(2)根据对信噪比与定位乘积进行测度，得到最优化逼近算子。这就是Canny边缘检测算子。(3)类似与Marr(LoG)
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2024-01-14 20:57:43
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简单记录一下OpenCV的几种边缘检测函数的用法。边缘检测算法
以Sobel边缘检测算法为例。
Sobel卷积核模板为： 偏导公式为： Gx(i,j)=[f(i+1,j−1)+2f(i+1,j)+f(i+1,j+1)]−[f(i−1,j−1)+2f(i−1,j)+f(i−1,j+1)]
Gy(i,j)=[f(i−1,j+1)+2f(i,j+1)+f(i+1,j+1)]−[f(i−1
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2023-07-04 21:10:22
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