我们再上个教程中留了一个小彩蛋——形态学的梯度问题，通常情况下，它被用于提取图像的轮廓，今天我们来了解图像边缘的另一种方法，它将比形态学梯度更有效，适用范围也更广。Sobel算子前面的例子，已经接触到了图像卷积运算。最终要的卷积运算之一是用于计算图像的导数（或近似导数）。为什么图像中导数的计算很重要，看下面边缘检测的例子：很容易观察到上面图像中像素灰度值变化没有规律。一种比较好的描述这种变化的方法
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2024-08-18 14:09:39
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一、sobel算子边缘检测理论 sobel算子是广泛应用的微分算子之一，可以计算图像处理中的边缘检测，计算图像的灰度地图。在技术上，它是一个离散的一阶差分算子，用来计算图像亮度函数的一阶梯度之近似值。在图像的任何一点使用此算子，将会产生该点对应的梯度矢量或是其法矢量原理就是基于图像的卷积来实现在水平方向与垂直方向检测对于方向上的边缘。 这个实验在有学过上述图像矩阵中值运算的基础上来做并不难，把中值
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2024-07-14 09:35:08
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1、canny算子Canny边缘检测算子是John F.Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法。更为重要的是 Canny 创立了边缘检测计算理论（Computational theory ofedge detection），解释了这项技术是如何工作的。Canny边缘检测算法以Canny的名字命名，被很多人推崇为当今最优的边缘检测的算法。其中，Canny 的目标是找到一个最优的边缘
在讨论边缘算子之前，首先给出一些术语的定义：(1)边缘：灰度或结构等信息的突变处，边缘是一个区域的结束，也是另一个区域的开始，利用该特征可以分割图像。(2)边缘点：图像中具有坐标[x，y]，且处在强度显著变化的位置上的点。(3)边缘段：对应于边缘点坐标[x，y]及其方位 ，边缘的方位可能是梯度角。二、Sobel算子的基本原理Sobel算子是一阶导数的边缘检测算子，在算法实现过
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2023-12-31 21:59:28
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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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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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一、 实验目的(1) 通过实验分析不同尺度下LOG和Canny边缘提取算子的性能。(2) 研究这两种边缘提取方法在不同参数下的边缘提取能力。(3) 使用不同的滤波尺度和添加噪声能量（噪声水平），通过与无噪声图像对比，选择最能说明自己结论的滤波尺度和噪声水平，并做出分析说明。二、 实验原理边缘的含义：在数字图像中，边缘是指图像局部变化最显著的部分，边缘主要存在于目标与目标，目标与背景之间
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
在这篇博文中，我们将深入探讨如何手动在 Python 中搭建 Sobel 算子，这个过程涵盖从环境准备到优化技巧，旨在为图像边缘检测提供一个清晰的实现路径。
## 环境准备
开始前，确保我们有一个合适的环境来执行这个任务。以下是软硬件要求：
- **操作系统**: Windows / Linux / macOS
- **软件**: Python 3.6 及以上、NumPy、OpenCV
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第四章：在 PyTorch 中支持更多 ONNX 算子 — mmdeploy 0.12.0 文档PyTorch扩充。PyTorch转换成ONNX：PyTorch有实现。PyTorch可以转化成一个或者多个ONNX算子。ONNX有相应算子。如果即没有PyTorch实现，且缺少PyTorch与ONNX的映射关系，则需要：Pytorch算子
组合现有算子添加TorchScript算子添加普通C++
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
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Sobel算子。
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2022-10-18 15:13:24
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# Sobel 45度算子在图像处理中应用
在图像处理领域，边缘检测是一个至关重要的任务。Sobel算子是最常用的边缘检测技术之一，它可以有效地强调图像的边缘。本文将着重介绍Sobel 45度算子，并提供相应的代码示例。通过了解Sobel算子，我们可以更好地应用它进行边缘检测。
## Sobel算子的基本原理
Sobel算子通过计算图像的梯度来检测边缘。它主要有两种方向的滤波器：水平和垂直。
原创
2024-09-04 05:48:37
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1.主要内容(1)卷积应用-图像边缘提取(2)sobel经典算法与opencv提供的sobel算法(3)当一些API不能满足自己的需求时，如何去自己完成一些计算2.卷积应用——图像边缘提取（1） 边缘是什么-是像素值发生跃迁的
原创
2021-11-24 10:19:42
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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、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
#@date: 2014-06-20
#@author: gerui一、一阶微分边缘算子 1. 一阶微分边缘检测算子也称梯度边缘算子。 2. 梯度的模值大小提供了边缘的强度信息，梯度的方向提供了边缘趋势信息，因为梯度方向始终是垂直于边缘的方向。 3. 用有限差分进行梯度近似。二、二阶微分边缘算子 1. 二阶微分边缘检测算子，它是利用图像在边缘处的阶跃性导致图像二
1. Sobel算子的边缘检测实现1.1. 边缘检测概念所谓边缘是指其周围像素灰度急剧变化的那些象素的集合，它是图像最基本的特征。边缘存在于目标、背景和区域之间，所以，它是图像分割所依赖的最重要的依据。由于边缘是位置的标志，对灰度的变化不敏感，,因此，边缘也是图像匹配的重要的特征。边缘检测和区域划分是图像分割的两种不同的方法，二者具有相互补充的特点。在边缘检测中，是提取图像中不连续部分的特征，根据
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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