目录【1】算法简介【2】算子参数介绍【3】完整代码【1】算法简介 Sobel算子是一种用于边缘检测的线性滤波器，如果把图像看做是一个二维函数，那么Sobel算子就是图像在垂直和水平方向上变化的速度（即梯度）。Sobel算子在水平和垂直方向上做像素值的差分，能够得到图像梯度的近似值，在像素周围进行运算时，能
基本概念1.算子算子也就是滤波器，或者又称作卷积核，通常是一个3x3或者8x8的矩阵，在数字图像处理中有广泛的应用，将滤波器用来对二维图像中的每个像素做点积操作，及对应的像素点相乘再求和，可以达到边缘提取，图像分割等各种效果2.图像的梯度在二维图像中，边缘就是图像的像素值发生突变的那些点的集合，边缘的像素点与周围领域的像素点在亮度上存在较大差异，在高等数学中梯度代表了函数在某个点上最大的方向导数，
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2024-06-11 06:51:27
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OpenCV边缘检测Sobel算子自写Sobel算子边缘检测：Laplace算子自写Sobel算子边缘检测：Canny算子Hough变换检测直线 Sobel算子OpenCV调用：C++: void Sobel (
InputArray src,//输入图
OutputArray dst,//输出图
int ddepth,//输出图像的深度
int dx,
int dy,
int ksi
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2024-06-10 15:28:45
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相对来说，如下链接是此文的高阶方案版本，做对比是极好的。[Object Tracking] Contour Detection through Tensorflow running on smartphone 纸张四角的坐标未知或难以准确标注的情况 这种场景可能是小屏幕应用，或是原始图像就很小，比如我这里用的这个300x400例子，点坐标很难精确标注。这种情况下一个
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2024-07-17 13:13:25
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# 如何在 Python 中实现 Sobel 边缘提取
在计算机视觉中，边缘检测是图像处理的重要一步，而 Sobel 算子是一种常用的边缘检测技术。对于刚入行的开发者来说，理解如何实现这一过程可能会有些困难。在本文中，我们将逐步引导你如何使用Python实现Sobel边缘提取。
## 流程概述
实现Sobel边缘提取的基本流程如下：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
经典的边缘提取算法中有一类算法是基于设计边缘提取算子（或者也可以叫卷积模板），然后经过阈值处理得到二值化的边缘图，下面就具体介绍这种思路相关的内容。边缘提取（一）：传统的边缘提取算子（1）传统的边缘提取算子包括sobel、prewit、robert、LoG等，下面一一介绍：1. &nbs
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2023-11-03 13:04:09
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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
1.Sobel算子 &n
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2024-03-29 13:31:43
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首先讲一下我对边缘检测原理的理解。一共分4步进行理解图像数据检测数据形成数据展示数据图像数据
想要处理图像，首先要了解图像在内存中是如何存储的。图像是以矩阵的形式进行存储，类似一个表格，图像大小代表了表格的几行几列，每一个格子为一个像素点，像素点代表了这一个点的颜色。像素点有多种类型，单通道（灰色），3通道（RGB）等，不同的类型所占据的字节数也可能是不一致的。
检测数据
此文的所
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2024-04-01 15:16:26
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1 //-----------------------------------【头文件包含部分】---------------------------------------
2 // 描述：包含程序所依赖的头文件
3 //---------------------------------------------------------------------
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2020-05-03 13:37:00
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2评论
文章目录一、什么是边缘检测&如何边缘检测二、算法理论简介2.1 Sobel算子2.2 canny三、opencv实现3.1 Sobel算子3.2 Canny算法 一、什么是边缘检测&如何边缘检测 边缘是图像强度函数快速变化的地方
如何检测边缘：
建议在求导数之前先对图像进行平滑处理。二、算法理论简介2.1 Sobel算子中心点 f(x, y) 是
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2024-04-01 21:56:29
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边缘提取时保留图像灰度变化剧烈的区域，从数学上,最直观的方法是微风,对于数字图像来说就是差分，从信号处理的角度来看,就是用高通滤波器，保留高频信号。以下程序用Sobel算子、Laplace算子、Canny算子实现图像的边缘检测。
注：cvSobel只用于单通道图像变换，如对彩色图像进行cvSobel处理，可分别对每一通道图像进行cvSobel，再转为彩色图像。
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2024-05-14 21:39:53
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import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('../data/ren.png', 0)sobelx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0) # 获取水平方向边缘梯度，第二个参数表示获取所有边缘信息不要遗漏sobely = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1) # 获取垂直方向...
原创
2022-09-23 11:01:09
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首先我们要明确几点基本概念：1、检测边缘实际上就是求梯度2、求梯度会放大我们的噪声3、梯度的方向与我们的边缘的方向垂直 如果对3不清楚的话可以理解下下面这张图：左下为全黑像素，右上为全白像素，那么对角线就是边界！我们的梯度方向显然是从黑到白即45°即▽F方向，而我们的边缘方向为-45°阶梯方向，显然垂直！ 浅析Sobel算子：首先这是一个检测垂直边缘的Sobel算子（如果你不清
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2024-07-03 03:03:49
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一阶导数算子
微分算子在图像处理中扮演重要的角色，其算法实现简单，而且边缘检测的效果又较好，因此这些基本的微分算子是学习图像处理过程中的必备方法，下面着重讨论几种常见的微分算子。
1.Sobel
其主要用于边缘检测，在技术上它是以离散型的差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度的近似值，缺点是Sobel算
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2024-04-08 12:36:19
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Sobel算子检测方法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好，sobel算子对边缘定位不是很准确，图像的边缘不止一个像素；当对精度要求不是很高时，是一种较为常用的边缘检测方法。 OpenCV中sobel过滤因子的原型为void cv::Sobel( InputArray _src, OutputArray _dst, int ddepth, int dx, in
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2024-02-09 23:21:50
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# 使用Python OpenCV中的Sobel算子获取图像边缘
在计算机视觉中，边缘检测是一项非常重要的技术，它可以帮助我们提取图像中的有意义的信息。Sobel算子作为一种常见的边缘检测方法，在OpenCV库中得到了广泛的应用。本文将为您介绍如何利用Python和OpenCV中的Sobel算子来实现边缘检测，并通过相应的代码示例来说明其具体实现。
## 1. 什么是Sobel算子？
Sob
目录1、图像边缘提取原理2、边缘提取算子介绍3、图像的亚像素边缘提取4、亚像素轮廓的特征分析5、xld的分割及直线拟合6、圆及椭圆的拟合7、中心线的提取1、图像边缘提取原理网上搜索图像边缘提取，有很多详细的讲解，就是讲的都太深奥，很难看明白。图像边缘提取原理并不复杂，至于一些大牛提供的复杂变换公式，也没必要深入的去研究，halcon都已经在算子中将其封装好了，我们会用就行。边缘的定义：边缘是图像中
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2024-05-31 00:36:05
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前言：本来是准备系统学习一遍OpenCvSharp的，但由于工作需要，所以决定问题导向，先走出第一步，深究边缘检测算法。目录1.定义2.影响因素3.检测方法3.1 基于搜索3.2 基于零交叉4.常用边缘检测算法 4.1 Sobel4.2 Scharr(Sobel的优化)22/4/19更新：理解一下canny边缘算法： 1.定义边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题
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2024-04-24 09:59:17
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sobel算子是一种常用的边缘检测算子，是一阶的梯度算法。对噪声具有平滑作用，提供较为精确的边缘方向信息，边缘定位精度不够高。当对精度要求不是很高时，是一种较为常用的边缘检测方法。Sobel卷积因子为：其中，Gx是横向的算子，Gy是纵向的算子。原图像记为f，则GX = Gx*fGY = Gy*fGx =-1*f(x-1, y-1) + 0*f(x,y-1) + 1*f(x+1,y-1)+(-2)*
原创
2022-01-25 11:58:27
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