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 =...
sobel_xy= cv2.addWeighted(sobel_x, 0.5, sobel_y, 0.5, 0)#第三步:使用cv2.scharr进行scharr算子计算scharr_x = cv2.Scharr(lena, cv2.CV_64F, 1, 0) scharr_y= cv2.Scharr(lena, cv2.CV_64F, 0, 1) scharr_x=cv2.convertScaleAbs(scharr_x) scharr_y=cv2.convertScaleAbs(scharr_y)...
Scharr算子:使用3*3的Sobel算子时,可能不太精准,scharr算子,效果更好。 在Sobel算子算法函数中,如果设置ksize=-1就会使用3x3的Scharr滤波器。 它的原理和sobel算子原理一样,只是卷积核不一样,所以精度会更高一点。 该函数的原型如下: 1 2 3 4 # Sobel 算子算法 ...
cv.CV_16S,1,0)grad_y=cv.Scharr(image,cv.CV_16S,0,1)gradx=cv.convertScaleAbs(grad_x)grady=cv.convertScaleAbs(grad_y)# 合并x, y两个梯度dst=cv.addWeighted(gradx,0.5,grady,0.5,0)returndstdefsobel_demo1(image):dst1=scharr_demo(image)grad_x=cv.Sobel(image,cv.CV...
OPENCV FOR PYTHON 学习笔记 - 图像梯度 Scharr算子,Scharr算子:使用3*3的Sobel算子时,可能不太精准,scharr算子,效果更好。在 Sobel算子算法函数中,如果设置 ksize=-1 就会使用 3x3 的 Scharr滤波器。它的原理和sobel算子原理一样,只是卷积核不一样,所以精度会更高
练习题 1:图像梯度计算 加载任意一张图像,将其转换成灰度。 使用Sobel 算子和 Scharr 算子分别计算图像的 x 方向和 y 方向梯度。 显示原始图像、x 方向梯度图像和 y 方向梯度图像。 importcv2importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotasplt# 加载图像并转换成灰度image=cv2.imread('1.jpg')# 替换为你的图片路...
sobel算子得到的是图像在x方向和y方向的梯度图像。拉普拉斯算子得到二阶梯度。Scharr算子: 9.3 scharr算子函数及其使用 算子一样,使用右边一列减去左边一列,但是系数不太一样。 可以对比一下: 可以说,scharr算子是sobel算子的改进。scharr算子运算准确度更高,效果更好。 我们经常用到的是scharr算子,sobel算子不怎...
1、Sobel算子 Sobel算子可以计算图像梯度,计算图像梯度的作用是提取边界。融合计算的X和Y梯度,比直接计算X和Y的梯度,效果要好。 cv2.Sobel(src,ddepth,dx,dy[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]) 参数如下, 代码如下, importcv2importnumpyasnp# 获取照片路径path="cjavapy.jpg"# 读取照片im...
Scharr 算子说明与使用 在Sobel算子算法函数中,如果设置 ksize=-1 就会使用3x3的 Scharr滤波器。 它的原理和sobel算子原理一样,只是卷积核不一样,所以精度会更高一点。 该函数的原型如下: # Sobel 算子算法dst=cv2.Sobel(src,ddepth,dx,dy[,dst[,ksize[,scale[,delta[,borderType]]])# Scharr 算子算法...
Python OpenCV 基础知识铺垫Sobel 算子和 Scharr 算子Sobel 算子说明与使用Scharr 算子说明与使用 laplacian 算子橡皮擦的小节 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,... Python OpenCV 365 天学习计划,与橡皮擦一起进入图像领域吧。