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)...
Canny算子进行边缘检测的原理和步骤如下: ⑴消除噪声。边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶微分操作,但导数通常对噪声很敏感,边缘检测算法常常需要根据图像源的数据进行预处理操作,因此采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测性能,比如在进行边缘检测前,可以对原始数据先作高斯滤波处理。如果不做滤波平滑处理,不...
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...
,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,doublescale){QImage*newImage=newQImage(image->width(),image->height(),...
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。
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...
oCanny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: 1.应用高斯平滑处理 2. 应用Sobel算子 3. 应用非极大值抑制(非极大值抑制实质上是找到边缘强度数据中的最高点) 4. 滞后阈值处理来连接边缘点(阈值处理需要两个阈值,即上限阈值和下限阈值 ) ...