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
<!--p {margin-bottom:0.21cm; direction:ltr; color:rgb(0,0,0); text-align:justify}-->介
原创
2022-12-19 17:32:03
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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
Sobel算子对噪声具有平滑作用，提供较为精确的边缘方向信息，边缘精度不够高。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。 import cv2 image = cv2.imread("wuhuan.jpg",1) cv2.imshow('yuan',image) image_x=cv
原创
2022-02-24 16:12:52
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Sobel边缘算子的卷积和如图2.2所示,图像中的每个像素都用这两个核做卷积。这两个核分别对垂直边缘和水平边缘响应最大，两个卷积的最大值作为该点的输出位。运算结果是一幅边缘幅度图像。 Sobel算子认为邻域的像素对当前像素产生的影响不是等价的，所以距离不同的像素具有不同的权值，对算子结果产生的影响也不同。一般来说，距离越大，产生的影响越小。
原创
2014-03-19 21:21:00
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1.Sobel算子用于提取图像边缘
Sobel算子也是一种常用的梯度算子。Sobel算子计算稍微复杂，它采用3x3的模板。计算时模板在图像上移动，并在每个位置上计算对应中心像素的梯度值。
VTK中vtkSobel2D计算图像的sobel算子，使用代码如下：
1 #include <vtkAutoInit.h>
2 VTK_MODULE_INIT(vtkRenderin
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2021-01-06 15:33:00
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转自：://blog..net/xiaqunfeng123/article/details/17302003 Sobel 算子是一个离散微分算子 (discrete differentiation operator)。 它结合了高斯平滑和微分求导，用来计算图像灰度函数的近似梯度。 图
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2017-11-21 17:29:00
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在MATLAB中，可以调用库函数BW=edge(I,'canny',thresh)实现canny算子的边缘检测。 canny算子的边缘提取主要分四步进行：（1）去噪声（2）计算梯度值与方向角（3）非最大值抑制（4）阈值化相关的visual c++程序如下：void CFunction::CreatGauss(double sigma, double **pdKernel, int *
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2023-11-12 10:58:08
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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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索贝尔算子（Sobeloperator）主要用于获得数字图像的一阶梯度，是一种离散性差分算子。它是prewitt算子的改进形式，改进之处在于sobel算子认为，邻域的像素对当前像素产生的影响不是等价的，所以距离不同的像素具有不同的权值，对算子结果产生的影响也不同。一般来说，距离越远，产生的影响越小。 在边缘检测中，常用的一种模板是Sobel 算子。Sobel 算子有两个，一个是检测水平边缘的 ；
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2023-06-07 19:16:40
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转载于: ://blog.chinaaet.com/crazybingo/p/33388 同上一篇，还是为了体现FPGA的强大功能，实现实时的边缘检测能力！这一部分简单的可以用Sobel实现，如果想做的好，可以用高斯+Canny来实现，总是，只要你想做，FPGA没有什么做不到的，只要你静得下
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2017-12-10 01:06:00
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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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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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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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/***********************************************************************
* Sobel边缘检测 （scale=0.5）
* 参数: image0为原图形，image1为边缘检测结果，w、h为图像的宽和高
* 当type为true时，差分结果取水平和垂直方向差分中较大者，否则取平均值
*********************
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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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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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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void CISLSView::OnSobel() {//程序编制：李立宗
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2022-08-15 11:39:47
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