2.2 图像梯度的表示 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 ...
在图像处理中,梯度算子通常用于计算图像某一像素点的灰度变化。常见的梯度算子包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny边缘检测等。这些算子通过局部核(或卷积)来确定图像中每个点的导数。 Sobel算子:常用于获取图像的边缘,它使用两个3x3的卷积核分别计算图像在x和y方向的梯度。 Prewitt算子:与Sobel算子类似,但使用的卷积核略...
1.基本原理 边缘检测一般是利用微分等方法,通过对灰度跃变的分析寻找图像上区域边缘的技术。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...
图像中的边缘可以指向各个方向,通常会取水平(左、右)、垂直(上、下)、对角线(左上、右上、左下、右下)等八个不同的方向计算梯度。 接下来使用边缘检测的算子(如Roberts,Sobel,Scharr等)来计算图像中的水平、垂直和对角方向的梯度。得到水平和垂直方向的一阶导数值,由此便可以确定像素点的梯度的大小和方向。 ...
的梯度就是 , 或者 ,就是: 其中, ,这个梯度向量的幅度和方向角为 1.3 图像的梯度 下图展示了一个灰度图的数学化表达,像素点 的灰度值是 ,它有八个邻域。 图像在点 的梯度为 其中 即 对应图像的水平方向, 即 对应水图像的竖直方向。 1.4 模板卷积 ...
卷积的作用除了实现图像模糊或者去噪,还可以寻找一张图像上所有梯度信息,这些梯度信息是图像的最原始特征数据,进一步处理之后就可以生成一些比较高级的特征用来表示一张图像实现基于图像特征的匹配,图像分类等应用。 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...
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
Sobel算子是滤波算子的形式来提取边缘,X,Y方向各用一个模板,两个模板组合起来构成一个梯度算子。X方向模板对垂直边缘影响最大,Y方向模板对水平边缘影响最大。Robert算子是一种梯度算子,它用交叉的差分表示梯度,是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子,对具有陡峭的低噪声的图像效果最好。
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 =...