第四步:计算y轴方向上的sobel算子 第五步:使用cv2.addWeighted 将x轴方向的sobel算子的结果和y轴方向上的sobel算子的结果结合 第六步:使用cv2.Sobel(src, cv2.CV_64F, 1, 1, ksize=3) 直接获得x轴和y轴方向上的sobel算子结合 第七步:对这两个步骤获得的sobel算子作图 importcv2importnumpy as np#第一步...
在对图像做微分的时候,我们也是对像素做卷积运算,而这里我们使用的kernel,就是Sobel算子。 在使用Sobel算子做微分的时候,我们计算行方向上的变化 和列方向上的变化, 再对这两个变化求平方和的开方, 或者绝对值相加 就得到一幅表现图像边缘的图像。当然这样的计算是结果是近似的而非精确的。 OpenCV提供了一种更快速...
对图像进行高斯模糊; 将图像转换到灰度空间; 利用Sobel算子或者Scharr算子计算图像梯度; 利用提取的梯度,调整图像灰度值,提取图像边缘; Sobel算子API的使用方式: void Sobel( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, int dx, int dy, int ksize = 3, double scale = 1, double delta = 0, int borde...
常用的方法有Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子等。这些算子根据不同的卷积核和权值计算出边缘强度信息,从而得到图像中的边缘。 应用边缘检测结果 提取出边缘后,需要将其应用于原始图像中。通常的方法是将提取出的边缘与原始图像中的其他像素进行比较,以确定哪些像素与边缘相连。这个过程被称为边缘检测。 后处理 在完...
Sobel算子效果,y方向近似一阶导数 OpenCV中给出了函数使用的定义 voidcv::Sobel( cv::InputArray src, // 源图像 cv::OutputArray dst, // 目标图像 intddepth, // 像素深度 (如CV_8U) intxorder, // x方向对应的倒数顺序 intyorder, // y方向对应的倒数顺序 ...
边缘算法:sobel prewitt 进行了平滑处理,对噪声具有一定抑制能力,但容易出现多像素宽度。 BW2=edge(Img,'Sobel',0.16); BW3=edge(Img,'Prewitt',0.16); 边缘算法:laplacian 对噪声较为敏感,使噪声能力成分得到加强,容易丢失部分边缘方向信息,造成一些不连续的检测边缘,同时抗噪声能力较差。
2.索贝尔(sobel),仅显示特定方向上相邻像素值的差异,从上往下,从暗处到亮处增强显示 3.浮雕(emboss),通过强调像素的差在给定方向的Givens深度的错觉,从左上往右下,从暗处到亮处增强显示: 4.大纲(outline),一个轮廓内核(也称为“边缘”的内核)用于突出显示的像素值大的差异,轮廓的增强显示 ...
显示原始图像和边缘强度图像。 注意,这里使用了conv2函数来应用卷积操作,并使用imshow函数来显示图像。 结论 通过使用MATLAB中的Sobel运算符进行图像边缘检测,我们可以有效地检测图像中的边缘。这对于许多图像处理任务和计算机视觉应用非常有用。 以上是使用MATLAB实现图像边缘检测的简要介绍,希望对程序员在图像处理领域有所...
图像梯度- sobel算子函数及使用 dst = cv2.Sobel(src,ddepth,dx,dy,[ksize]) ksize 核大小 ddepth ,处理结果图像深度 通常情况下,可以将该参数的值设置为-1,让处理结果与原始图像保持一致。 (实际操作中,计算梯度值可能会出现负数。通常计算时,使用更高的数据类型cv2.CV_64F),取绝对值后,再转换为np.uint...
Sobel 算子是边缘检测中最常用的算子之一。Sobel 算子使用两个 3×3 内核与原始图像进行卷积来计算导数的近似值 - 一个用于水平变化,另一个用于垂直变化。如果我们将 A 定义为源图像,G x和 G y是两个图像,每个点分别包含水平和垂直导数近似值,则计算如下: ...