Roberts算子Roberts算子即为交叉微分算法，它是基于交叉差分的梯度算法，通过局部差分计算检测边缘线条。常用来处理具有陡峭的第噪声图像，当图像边缘接近于正45度或负45度时，该算法处理效果更理想，其缺点时对边缘的定位不太准确，提取的边缘线条较粗。在Python中，Roberts算子主要是通过Numpy定义模板，再调用OpenCV的filter2D()函数实现边缘提取。该函数主要是利用内核实
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2023-10-10 19:00:45
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在图像处理领域，边缘检测是非常关键的一个步骤，它可以帮助我们提取图像中的重要特征。而在边缘检测算法中，Roberts算子凭借其较好的性能和简单易用性，成为了一个备受关注的选择。Roberts算子通过计算图像的梯度，用来检测图像中像素的变化，进而实现边缘的显现。随着深度学习技术的发展，特别是在图像处理领域，Pytorch为实现Roberts算子提供了一个高效的框架。
### 背景描述
在2018年
# 使用PyTorch实现Roberts算子
图像处理是计算机视觉中的一个重要领域，而边缘检测是图像处理中的基本任务之一。Roberts算子是一种经典的边缘检测算法，它通过计算图像中亮度变化的方向来检测边缘。本文将介绍如何使用PyTorch来实现Roberts算子，并展示其效果。
## Roberts算子简介
Roberts算子通过计算图像中两个方向上的梯度来确定像素的边缘强度。具体来说，R
（练习记录）图像处理基本都是处理灰度图，首先要把彩色图转为灰度图x=rgb2gray(x) 边缘检测（算子比较）BW_sobel=edge(x,'sobel');BW_prewitt=edge(x,'prewitt');BW_roberts=edge(x,'roberts');函数 edge 处理后得到的图像都是二值图像。[g,t] = edge(f, '算子名', T, dir);f
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2024-10-28 01:09:34
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Roberts算子是一种斜向偏差分的梯度计算方法，梯度的大小代表边缘的强度，梯度的方向与边缘的走向垂直。Roberts算子定位精度高，在水平和垂直方向的效果好，但对噪声敏感。
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2019-08-15 17:46:00
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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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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)
原创
2014-03-19 21:17:00
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文章目录前言一、单方向上的锐化二、无方向上的锐化1.Roberts算子 前言记录学习锐化算子的代码和思路。使用的图像为lena小姐姐。一、单方向上的锐化由于图像我们可以认为由垂直和水平两个方向组成，因此，单方向上的锐化也考虑水平锐化和垂直锐化。 选择水平和垂直锐化模板为H1,H2。import cv2
import numpy as np
import img_filter2D #我自己写的卷
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2023-08-27 22:56:08
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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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图像梯度图像梯度计算的是图像变化的速度。图像边缘部分灰度值变化大，梯度值也较大，图像中平滑的部分梯度小。一般来说图像梯度计算的是图像的边缘信息。若图像的某个线条左侧和右侧的像素值的差值不为零，那就是边界，相同就是边界。将这个运算关系进一步优化就可以获得更复杂的边缘信息。Sobel 理论基础Sobel 算子是一种离散的微分算子，结合高斯平滑和微分求导运算。该算子利用局部差分寻找边缘（近似等于微分），
1.并行处理机制DataParallel系统通过将整个小型批处理加载到主线程上，然后将子小型批处理分散到整个GPU网络中来工作。具体是将输入一个 batch 的数据均分成多份，分别送到对应的 GPU 进行计算。与 Module 相关的所有数据也都会以浅复制的方式复制多份。每个 GPU 在单独的线程上将针对各自的输入数据独立并行地进行 forward 计算。然后在主GPU上收集网络输出，并通过将网络
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2023-08-07 23:59:07
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一、算子推导过程1.1 梯度和Roberts算子：1.2 Prewitt：1.3 Sobel算子1.4 Lapacian算子行卷积。 ...
原创
2018-08-03 11:48:58
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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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目录1. 锐化2. 梯度运算3. 边缘检测的分类4. Roberts算子5. sobel算子6. Prewitt算子7. 拉普拉斯算子8. matlab代码实现1. 锐化1.锐化(Sharpening) ：图像在传输或变换过程中（如未聚焦好）、受到各种干扰而退化，典型的是图像模糊，而图像的判读和识别中，常需突出目标的轮廓或边缘信息。2.边缘锐化：主要增强图像的轮廓边缘、细节（ 灰度跳变部分），以突
原创
2023-04-07 10:29:24
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这是一篇pytorch与cuda结合的~~ 用PyTorch编译并调用自定义CUDA算子的三种方式：JIT、Setuptools、CMake。代码地址 https://github.com/godweiyang/torch-cuda-example运行环境NVIDIA Driver: 418.116.00CUDA: 11.0Python: 3.7.3PyTorch: 1.7.0+cu11
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2024-02-05 14:56:02
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本文为Pyspark代码Spark版本：Spark-3.2.11. RDD的定义Spark提供了一种对数据的核心抽象，称为弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset, RDD)。这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，并且可以在多次计算时重用。RDD其实就是一个分布在多个节点上的数据集合(一个数据集存储在不同的节点上，每个节点存储数据集的一部分)。RDD的主要特征
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2023-08-11 18:02:10
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Spark常用算子分析与应用1、算子概述什么是算子
英文翻译为：Operator（简称op）狭义：指从一个函数空间到另一个函数空间（或它自身）的映射。广义：指从一个空间到另一个空间的映射通俗理解：指事物(数据或函数)从一个状态到另外一个状态的过程抽象。实质就是映射，就是关系，就是变换。算子的重要作用
算子越少，灵活性越低，则实现相同功能的编程复杂度越高，算子越多则反之。
老手
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2023-12-25 13:01:08
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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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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
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2023-07-29 18:30:13
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在做毕设的时候需要实现一个PyTorch原生代码中没有的并行算子，所以用到了这部分的知识，再不总结就要忘光了= =，本文内容主要是PyTorch的官方教程的各种传送门，这些官方教程写的都很好，以后就可以不用再浪费时间在百度上了。由于图神经网络计算框架PyG的代码实现也是采用了扩展的方法，因此也可以当成下面总结PyG源码文章的前导知识吧 。第一种情况：使用PyThon扩展PyTorch
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2023-10-25 22:33:52
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