Scharr,比Sobel算子的值更大,因此对于灰度变化更为敏感,会得到较强的边缘强度,但是也会损失一些细节 3.实战 3.1 api解释 OpenCV实现了基于Sobel算子提取图像梯度的API,表示与解释如下 1voidSobel(2InputArray src,3OutputArray dst,intddepth,4intdx,5intdy,6intksize =3,7doublescale =1,doubledelta =0,8int...
Scharr,比Sobel算子的值更大,因此对于灰度变化更为敏感,会得到较强的边缘强度,但是也会损失一些细节 3.实战 3.1 api解释 OpenCV实现了基于Sobel算子提取图像梯度的API,表示与解释如下 1voidSobel(2InputArray src,3OutputArray dst,intddepth,4intdx,5intdy,6intksize =3,7doublescale =1,doubledelta =0,8int...
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 ,但由于计算量大,所以简化成 3.Sobel算子是怎么来的? 2.代码实现(代码是我以前自学图像处理时写的,代码很粗糙没做任何优化,但很好理解) /*梯度法边缘检测 比例scale对差分结果进行缩放*/QImage*MainWindow::SideGrandiant(QImage*image,dou...
实验结果可以发现,wd=2的正方形梯度算子在各种情况下都有较好表现效果,具有更好的泛用性。 四、实验代码 importmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.cmascmimportnumpyasnpimportcv2ascv# SobeldefSOBEL(img):sobelx=cv.Sobel(img,cv.CV_64F,1,0,ksize=3)sobelx=cv.convertScaleAbs(sobelx)# cv.imshow('s...
Sobel算子算法的优点是计算简单,速度快。 但由于只采用了 2 个方向的模板,只能检测水平和垂直方向的边缘,因此这种算法对于纹理较为复杂的图像,其边缘检测效果就不是很理想,该算法认为:凡灰度新值大于或等于阈值的像素点时都是边缘点。这种判断不是很合理,会造成边缘点的误判,因为许多噪声点的灰度值也很大。
5. sobel算子 基本思想:以待增强图像的任意象素 ( i , j ) (i,j) (i,j)为中心,截取一个 3 × 3 3×3 3×3的象素窗口,先分别计算窗口中心象素在 x x x, y y y方向的梯度: S x = [ f ( i − 1 , j + 1 ) + 2 f ( i , j + 1 ) + f ( i + 1 , j + 1 ) ] ...
Matalb-图像均值滤波,中值滤波,梯度锐化(sobel算子)的实现 1.均值滤波 clc;clear all; img = imread('C:\Users\lihuanyu\Desktop\opencv\image\lenaNoise.png'); figure; imshow(img),title("原图像"); img_R = img(:,:,1); img_G = img(:,:,2); ...
第9章 图像梯度 9.2 Sobel算子及函数使用 1、函数 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]]] ) 式中: dst代表目标图像。 src...
实例38:Sobel梯度算子(边缘检测) #include "vtkAutoInit.h" VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL2); VTK_MODULE_INIT(vtkInteractionStyle); #include <vtkSmartPointer.h> #include <vtkImageMathematics.h> #include <vtkImageData.h> #include <vtkImageSobel2D.h> ...
答案:生成的梯度方向数目为9个。 解析:Sobel算子包含两个核(水平和垂直方向),每个核计算一次可以得到两个方向的梯度(水平和垂直)。对于5×5的图像块,中心像素点不参与边缘检测(因为它没有左右或上下的像素点),所以每个方向的梯度计算会涉及到2×(5-1)=8个像素点。两个方向的梯度合起来就是16个像素点,对应9...