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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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
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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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
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
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++
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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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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这次主要想通过几个sicp的题目来说明递归计算过程和迭代计算过程。（1）阶乘;递归计算过程(define (factorial n) (if (= n 1) 1 (* (factorial (- n 1)) n)));迭代计算过程(define (fact-iter counter result) (if (= counter 1) result (fact-iter (- counter 1) (* counter result))))(define (factorial n) (fact-iter n 1)) （2）斐波拉契数列（...
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2013-08-09 23:48:00
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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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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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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
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
SPF的最基本思想： 根据LSDB里描述的拓扑信息构建SPT（最短路径生成树），然后将LSDB里描述的路由信息作为树上的叶子生成最终路由。ISPF:Inremental shortest path treee,当拓扑发生变化的时候，不需要重新计算整个网络拓扑，而只 是将变化了的少量拓扑进行修正。PRC：partial route calculate,当有
原创
2014-05-10 15:57:17
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OSPF计算过程
OSPF（Open Shortest Path First）是一种用于路由选择的动态路由协议，广泛应用于中大型网络中。它的计算过程是指根据网络拓扑和链路状态信息，确定最优路径的过程。在华为网络设备中，OSPF计算过程是由路由器自动执行的，本文将着重介绍OSPF计算过程的主要步骤和相关原理。
首先，OSPF计算过程从路由器收集链路状态信息开始。每个路由器通过发送LSA（Link
原创
2024-02-04 09:36:41
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