1 Roberts 算子 2 Prewitt 算子 3 Sobel 算子 4 Scharr 算子 5 Laplacian 算子 6 LOG 算子 7 Canny 算子 Python实现7种图像边缘检测算子mp.weixin.qq.com/s/22BlNm8ZeSwyagYAH9Eo7Q 今天给大家介绍7种图像边缘检测算子。边缘检测的一般思路如下: 将传进来的图片矩阵用算子进行卷积求和(卷积和取绝对值)...
由图像灰度的特点,可将边缘类型分为阶梯状边缘(处于图像两个具有不同灰度值的相邻区域之间)、脉冲状边缘(它主要对应细条状灰度值突变区域,可以看做两个背景阶梯状的边缘构成)、屋顶状边缘(它的边缘上升、下降都比较平缓,可以看作是将脉冲状边缘拉伸而得到的)。 不同图像灰度不同,边界处一般会有明显的边缘,利用此...
Prewitt是一种图像边缘检测的微分算子,其原理是利用特定区域内像素灰度值产生的差分实现边缘检测。由于Prewitt算子采用33模板对区域内的像素值进行计算,而Robert算子的模板为22,故Prewitt算子的边缘检测结果在水平方向和垂直方向均比Robert算子更加明显。Prewitt算子适合用来识别噪声较多、灰度渐变的图像,其计算公式如下所示。
边缘检测指的是从图像中检测边缘点和边缘段,并且描述边缘方向的过程。图像可以看成二元函数f(x,y),(x,y)是pixel的位置,f(x,y)是该处的灰度值,这样图像就可以想象成是一个曲面。看作曲面以后,就可以用数学的方法来处理了。边缘即曲面上变化最剧烈的位置,这个位置也是曲面的局部极值点的位置,求极值大家都知道...
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
sobel算子 Sobel算子是一个主要用于边缘检测的离散微分算子(discrete differentiation operator),它结合了高斯平滑和微分求导,用来计算图像灰度函数的近似梯度。在图像的任何一点使用此算子,都将会产生对应的梯度矢量或是其法矢量。 sobel算子的计算过程我们假设被作用图像为I然后进行如下操作。
高斯拉普拉斯算子 Canny算子 OpenCV中相关源码 试试身手 3种边缘检测算子 灰度或结构等信息的突变位置是图像的边缘,图像的边缘有幅度和方向属性,沿边缘方向像素变化缓慢,垂直边缘方向像素变化剧烈。因此,边缘上的变化能通过梯度计算出来。 一阶导数的梯度算子
索贝尔算子(Sobel operator)是图像处理中的算子之一,主要用于边缘检测。在技术上,它是一离散型差分算子,用来运算图像亮度函数的梯度之近似值。在图像的任何一点使用此算子,将会产生对应的梯度矢量或是其法矢量。 公式 该算子包含两组3X3的矩阵,分别为横向和纵向,将其与图像作平面卷积,即可分别得出横向及纵向的亮度差分...
Canny边缘检测算子可以说是当前最受欢迎的边缘检测方法。它由三个主要目标形成: 无附加响应的最优检测 检测边缘位置和实际边缘位置之间距离最小的正确定位 减少单边缘的多重响应而得到单响应 Canny指出高斯算子对图像平滑处理是最优的。Canny边缘检测一般处理的步骤可以粗略的分为以下四个步骤: ...