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...
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...
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...
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 ...
Sobel算子边缘检测方法是一种离散差分算子,用于计算图像的近似梯度以更改强度级别。其余三种边缘检测方法使用拉普拉斯(正负)算子、Prewitt(垂直和水平)算子、任意算子和Sobel(垂直和水平)算子的不同类型的掩模或核对从指定位置捕获的实时图像进行测试。此外,计算所需图像上的误差估计,以分析和管理相对于通道的时序,以打开...
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。
处理流程: 1)使用sobel或者拉普拉斯算子,计算出图像的梯度幅值图像。 2)规定一个阈值去二值化图像。这里使用了百分位数99.7%的阈值去处理。 3)针对上面的阈值,取出强边缘的图像,以此为模板和原图相乘。 4)…
在MATLAB 中使用 Sobel 算子从头开始进行图像边缘检测 Sobel 算子,也称为 Sobel–Feldman 算子或 Sobel 滤波器,可用于图片和视频处理,尤其是边缘检测技术。 它生成强调边缘的图像。 它的命名是为了纪念斯坦福人工智能实验室的合作者 Irwin Sobel 和 Gary Feldman (SAIL)。 1968 年,Sobel 和 Feldman 在 SAIL 上引入...
运行后,测试图像将如下所示: 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: ...