以Sobel为例,3*3 Sobel两个方向的算子在图像上滑动,模板与其覆盖的图像3*3区域的9个像素进行卷积,求和后得到此方向的边缘检测幅值。 二阶微分算子 1. Laplacian 拉普拉斯算子数学公式: 2. Log/Marr边缘检测是先进行高斯滤波,再进行拉普拉斯算子进行检测,最后...
2.边缘检测(Sobel) 在Prewitt 算子的基础上提高中心点的权重便是Sobel 算子,中心点的权重为 2,其模板展示在图 9。 图片 图9:Sobel 算子模板 3.边缘检测(Laplacian) 通过二阶导数的形式找到图像中的边缘便是Laplacian 算子,图像的二阶导数展示在图10,其模板展示在图 11,OpenCV 中的 Laplacian 函数实现该算子,...
1//载入原始图2Mat src = imread("1.jpg");//工程目录下应该有一张名为1.jpg的素材图3Mat src1=src.clone();45//显示原始图6imshow("【原始图】Canny边缘检测", src);78//---9//一、最简单的canny用法,拿到原图后直接用。10//---
算子:由于边缘是位置的标志,对灰度的变化不敏感 算子:对噪声比较敏感,只适用于无噪声图像 容易丢失边缘方向信息,造成一些不连续的检测边缘 算子:易使高频边缘被平滑掉,从而造成边缘丢失 常用场景对比 算子:常用于垂直边缘明显或具有陡峭的低噪声的图像的边缘检测任务 算子:常用于噪声较多、灰度渐变的图像的边缘检测任务...
1.2.3 Sobel [1][2] Sobel算子在Prewitt算子的基础上增加了权重的概念,认为相邻点的距离远近对当前像素点的影响是不同的,距离越近的像素点对应当前像素的影响越大,从而实现图像锐化并突出边缘轮廓。 也可以沿对角计算: 1.2.4Laplacian[1] 拉普拉斯(Laplacian) 算子是 n 维欧几里德空间中的一个二阶微分算子,分...
算子:实现步骤:1. 用高斯滤波器平滑图像 2. 计算图像中每个像素点的梯度强度和方向 3. 对梯度幅值进行非极大值抑制 ...
Canny 边缘检测算子 canny计算过程 1.高斯滤波器平滑图像。 2.一阶差分偏导计算梯度值和方向。 3.对梯度值不是极大值的地方进行抑制。 4.用双阈值连接图上的联通点。 通俗说一下, 1.用高斯滤波主要是去掉图像上的噪声。 2.计算一阶差分,OpenCV 源码中也是用 sobel 算子来算的。
通过模板作为核与图像的每个像素点做卷积和运算,然后选取合适的阈值来提取图像的边缘。常见的有Roberts算子、Sobel算子和Prewitt算子。 (2)二阶导数的边缘检测算子 依据于二阶导数过零点,常见的有Laplacian 算子,此类算子对噪声敏感。 (3)canny 算子 前面两类均是通过微分算子来检测图像边缘,还有一种就是Canny算子,其...
常用的边缘检测模板有Laplacian算子、Roberts算子、Sobel算子、log(Laplacian-Gauss)算子、Kirsch算子和Prewitt算子等。 二.Roberts算子 如果我们沿如下图方向角度求其交叉方向的偏导数,则得到Roberts于1963年提出的交叉算子边缘检测方法。该方法最大优点是计算量小,速度快。但该方法由于是采用偶数模板,如下图所示,所求的...
方法: 使用各种边缘检测算子,如 Canny、Sobel、Laplacian 等,这些算子利用图像的梯度信息来判断边缘。 输出: 一张边缘图像,其中边缘像素点被标记出来,通常为黑白图像。 应用: 提取图像的轮廓信息 用于图像分割 特征提取 2. 轮廓检测 目标: 找到图像中闭合的曲线,即物体的轮廓。