上述是Forward的图像梯度定义,还有其他类型的图像梯度,具体见下方汇总我们看一个具体示例 当x = 2,y = 2时,I(x,y) = 255,计算在该点的Central梯度 \begin{aligned} \nabla I(x,y) &= [I(x+1,y)-I(x-1,y),I(x,y+1)-I(x,y-1)] \\ &= [0-255,255-0] \\ &= [-255,255] ...
图像梯度计算的是图像的边缘信息 ,图像梯度计算的是图像变化的速度。对于图像的边缘部分,其灰度值变化较大,梯度值也较大,对于图像中比较平滑的部分,其灰度值变化较小,相应的梯度值也较小。图像梯度计算需要求导数,但是图像梯度一般通过计算像素值的差来得到梯度的近似值(近似导数值)。 2.图像梯度计算方式 倒数其实...
图像梯度计算 图像其实就是⼆元函数f(x,y),只不过是离散的,图像梯度就是这个⼆元离散函数的偏导。计算图像梯度是⼀个⼀个像素点求的。连续⼆元函数的偏导数为 ∂f(x,y)∂x= lim Δx→0 f(x+Δx,y)−f(x,y)Δx ∂f(x,y)∂y= lim Δy→0 f(x,y+Δy)−f(x,y)Δy...
计算图像的梯度是在进行图像处理时经常用到的方法,但是这玩意自己手写未免效率低而且容易出错。OpenCV里集成了相应的函数,只不过用的人好像并不多导致我找了半天才找到。姑且记一下以备日后使用。 计算像素梯度的绝对值 这个用到了cv2.magnitude方法,具体用法如下: ...
图像梯度计算 目录 零、梯度理论 一、Sobel 算子 cv2. Sobel 方法 二、Scharr 算子 三、lapkacian 拉普拉斯算子 零、梯度理论 可以把图像看成二维离散函数,图像梯度就是这个二维离散函数的求导: 梯度一般产生在边缘位置; OpenCV 提供了三种不同的梯度滤波器,或者说高通滤波器:Sobel,Scharr和Lapacian。
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,计算所得的是梯度的近似值。 1、计算水平方向(x方向)偏导数的近似值 (由于图像的非边缘地区的相邻像素点的值相隔很近,水平相减后,该类区域基本为接近0的数(黑色),只有水平方向相差较大的被凸显出来,所以整张图看起...
图像梯度计算可以分成两种:一种是空间梯度,它是指在一定空间方向上计算图像梯度,以找到图像中灰度变化最大的地方;另一种是参数梯度,它是指从一组输入像素点中计算梯度,以找到一组把它们连接起来的参数。 空间梯度的计算可以用很多种方法来实现,其中最常见的是拉普拉斯算子,它可以用来检测图像中的边缘,有点类似滤波器...
图像偏导计算以及梯度计算 这些内容都学过,也基本懂,当做复习,留个纪念 图像由于是离散数字信号,所以偏导数的计算,采用离散化方法计算,有两种计算方法,具体公式如下: 第一种方法: Dx=Image(i+1,j)−image(i,j)Dx=Image(i+1,j)−image(i,j)