opencv–sobel算子【cv2.sobel()】 文章目录opencv--sobel算子【cv2.sobel()】1. 图像梯度2. Sobel算子3. 函数 cv2.Sobel()4. 例子 1. 图像梯度图像梯度计算的是图像变化的速度。对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大；相反，对于图像中比较平滑的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值也较小。一般情况下，图像梯度计算的是图像
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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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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int main(){ Mat src = imread("test.jpg"); Mat grad_x, grad_
原创
2022-08-16 16:55:21
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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。 图像处理中认为，灰度值变化剧烈的地方就是边缘。那么如何判断灰度值变化？如何度量“剧烈”？sobel算子就对这些问题做了自己的规范，而且命名为sobel算子，就是对一副图像的输入到输出边缘信息的...
原创
2021-08-18 09:15:12
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该函数如下：Sobel使用扩展 Sobel 算子计算一阶、二阶、三阶或混合图像差分void cvSobel( const CvArr* src, CvArr* dst, int xorder, int yorder, int aperture_size=3 );src输入图像.
原创
2022-08-15 15:54:03
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（一）自己定义线性滤波器卷积和卷积如何工作，这个是知道的，卷积的作用就是模糊图像，提取边缘，锐化图像。常见的卷积核（算子）有robert算子，sobel算子，拉普拉斯算子，前两个算子是分x方向和y方向的，而拉普拉斯算子是提取整体图像的边缘。提取边缘时，sobel比robert算子效果好，自定义线性滤波器用的API是filter2D（src，dst,图像深度8或32，卷积核模板，锚点）。int ma
开头一下：本篇博客主要介绍边缘检测所涉及的三大算子，分别是Sobel算子、Canny算子、Laplacian算子）。上篇博客python版CV也介绍了这三个算子的用法。
原创
2023-02-15 11:20:07
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OpenCV-C++ Sobel算子使用目录Sobel算子图像边缘提取Sobel算子Sobel算子主要用于边缘检测;边缘: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,说明在x方向变化越大;sobel算子:是离散微分算子,用来计算图像灰度的近
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2021-04-18 18:46:20
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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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目录一、礼帽与黑帽二、图像梯度——Sobel算子 三、图像梯度——Scharr算子；Laplacian算子一、礼帽与黑帽（1）礼帽 = 原始输入 - 开运算结果（2）黑帽 = 闭运算 - 原始输入用处：（1）礼帽运算：原图像和开运算结果图之差，常用来分离比邻近点亮一些的斑块，在一幅图像具有大幅的背景而微小物品比较有规律的情况下，可以使用礼帽运算进行背景提取（2）黑帽运算：突出了比原图像轮
文章目录Sobel算子相关理论2. 代码 & 效果Sobel算子相关理论卷积应用-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 = f(x) – f(x-1)delta=f(x)–f(x−1), del...
原创
2021-09-16 16:32:46
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前言前面博客讲了矩阵之间的卷积操作，在图像处理中，使用一些标准的模板的卷积核与原图像进行运算，可以改变像素强度，从而影响周围其他像素的强度，常用于图像模糊、锐化及边缘检测等。Sobel算子1.Sobel算子主要用作边缘检测，在技术上，它是一离散性差分算子，用来运算图像亮度函数的灰度之近似值。在图像的任何一点使用此算子，将会产生对应的灰度矢量或是其法矢量。 Sobel算子的两个卷积核： 该算子包含两
import cv2img = cv2.imread('../data/1.jpg', 0)sobelx0 = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0)
原创
2022-09-23 10:58:50
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Sobel边缘检测算子1.基本原理 Sobel算子是一阶导数的边缘检测算子，在算法实现过程中，通过3×3模板作为核与图像中的每个像素点做卷积和运算，然后选取合适的阈值提取边缘。 采用3×3邻域可以避免在像素之间内插点上计算梯度。Sobel算子也是一种梯度幅值，即：其中的偏导数Sx和Sy可用卷积模板来实现。其模板如下： &
Sobel边缘检测算法比较简单，实际应用中效率比canny边缘检测效率要高，但是边缘不如Canny检测的准
原创
2022-06-01 17:42:27
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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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目录一、前言二、算子1、咋理解算子2、算子定义三、Sobel算子1、讲解2、API3、代码展示4、执行结果四、Scharr
原创
2022-09-07 16:26:39
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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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前言接着前面一篇博客，第二部分主要介绍简单的图像平滑处理和图像锐化处理图像平滑图像平滑从信号处理的角度看就是去除其中的高频信息，保留低频信息，和通信原理里面信号的处理有点类似。平滑处滤波对图像的低频分量增强，同时削弱高频分量，用于消除图像中的随机噪声，起到平滑作用。总的来说平滑处理的目的就是改善图像质量，消除噪音。 同时，根据滤波器的不同方法也不同，这里就举均值滤波的方式，还有高斯加权滤波，中值滤
