今天的猪脚是梯度算子和Roberts算子。 1.梯度算子是怎么来的? 答:图像是一个二维集合,在(x, y)处的偏导数(也就是此点的最大变化率)可以写成下图这样,其梯度大小本为 ,但由于计算量大,所以简化成 2.Roberts算子是怎么来的? 答:对角线方向的梯度,其定义见下图,这个就是Roberts算子,其梯度大小本为 ,但由于...
2.3 图像梯度的最简单计算方法 2.4 直接通过计算梯度找图像边缘存在的问题 2 边缘检测算子 2.1 Prewitt(普鲁伊特)算子 2.2 soble(索贝尔)算子(OpenCV中最常用) 2.3 Laplacian(拉普拉斯)算子 2.4 Roberts罗伯特交叉算子 2.5 四种算子的总结 3 Canny边缘检测算法 3.1 常规边缘检测算法的2个问题 3.2 canny算法的原理 3.3...
Sobel算子是一种很经典的图像梯度提取算子,其本质是基于图像空间域卷积,背后的思想是图像一阶导数算子的理论支持。 sobel算子主要用于获得数字图像的一阶梯度,常见的应用和物理意义是边缘检测。(Laplacian边缘检测并不局限于水平方向或垂直方向,这是Laplacian与soble的区别) 2.Sobel算子的实现 Sobel本质是基于图像空间域卷...
Sobel算子是一种很经典的图像梯度提取算子,其本质是基于图像空间域卷积,背后的思想是图像一阶导数算子的理论支持。 sobel算子主要用于获得数字图像的一阶梯度,常见的应用和物理意义是边缘检测。(Laplacian边缘检测并不局限于水平方向或垂直方向,这是Laplacian与soble的区别) 2.Sobel算子的实现 Sobel本质是基于图像空间域卷...
Sobel 算子是一种离散的微分算子,该算子结合了高斯平滑和微分求导运算。该算子利用局部差分寻找边缘,计算所得的是一个梯度的近似值。下图为Sobel算子示例: 在OpenCV 内,使用函数 cv2.Sobel()实现 Sobel 算子运算,其语法形式为: dst = cv2.Sobel( src, ddepth, dx, dy[,ksize[, scale[, delta[, borderType...
在下面的Python示例中,我们使用Scharr算子在X(水平)和Y(垂直)方向上计算图像梯度。#导入所需的库 import cv2 #将输入图像读取为灰度图像 img = cv2.imread('tutorialspoint.png',0) #计算x方向的1级Sobel导数 scharrx = cv2.Scharr(img,cv2.CV_64F,1,0) #计算y方向的1级Sobel导数 scharry =...
在真实的梯度图输出计算中,采用以1为范数(对应城区距离)的简单计算方式,即 另一种简单的方式是以 为范数(对应棋盘距离),即 2 梯度算子 2.1 什么是梯度算子呢? 梯度算子是一阶导数算子,像拉普拉斯算子就不是梯度算子,因为它是一个二阶导数算子。 梯度算子其实就是 ...
1.梯度算子 图像锐化中最常用的方法市梯度法。对图像 ,在点 上的梯度是一个二维向量,可定义为: 对其取模: 不难证明,梯度的模是一个各向同性算子,并且是 沿着G方向上的最大变化率。 对于数字图像处理,有两种二维梯度的计算方法: (1)典型梯度算法
Python OpenCV 365 天学习计划,与橡皮擦一起进入图像领域吧。 @[toc](Python OpenCV) 基础知识铺垫 图像梯度是计算图像变化速度的方法,对于图像边缘部分,灰度值如果变化幅度较大,则其对应梯度值也较大,反之,图像中比较平滑的部分,灰度值变化较小,相应的梯度值变化也小。
在数字图像处理领域，我们常常用到的梯度算子主要有三种：Roberts、Prewitt和Sobel。其中，Sobel算子因其较好的性能和广泛的应用而被普遍认为是最实用的选择。Roberts算子是最简单的梯度算子之一，它通过两个3x3的核来检测图像中的边缘。Prewitt算子也采用了3x3的核，但其设计更加复杂，旨在更好地检测图像的...