imshow("【原始图】sobel边缘检测", src); // 求 X方向梯度 Sobel(src, grad_x, CV_16S, 1, 0, 3, 1, 1, BORDER_DEFAULT ); convertScaleAbs(grad_x, abs_grad_x ); imshow("【效果图】X方向Sobel", abs_grad_x); // 求Y方向梯度 Sobel(src, grad_y, CV_16S, 0, 1, 3, 1, 1, ...
sobel 算子是一个主要用做边缘检测的离散微分算子(discrete differentiation operator).Sobel算子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,将会产生对应的梯度矢量或是其法矢量。 sobel算子相关概念,还可以参看这篇博文:http://www.cnblogs.com/lancidie/archive/2011/07/17...
Sobel算子根据像素点上下、左右邻点灰度加权差,在边缘处达到极值这一现象检测边缘。对噪声具有平滑作用,提供较为精确的边缘方向信息,边缘定位精度不够高。当对精度要求不是很高时,是一种较为常用的边缘检测方法。 类似的结果图就是下面这样: 上面这个就是算出来的梯度值,但这上面那个sobel算子的符号好像反了,不用管...
最小相应:图像中的边缘只能标记一次,并且可能存在的图像噪声不应被识别为边缘。 Canny 边缘检测的步骤 【第一步】转化为灰度图并消除噪声 一般情况下,使用高斯平滑滤波器卷积降噪。下面显示了一个 的高斯内核示例: 【第二步】计算梯度幅值和方向 此处,按照 Sobel 滤波器的步骤来操作: https://www.cnblogs.com/bj...
cv2.sobel函数原型是OpenCV中用于边缘检测的重要函数。 它基于Sobel算子实现对图像边缘的提取操作。函数的第一个参数是要处理的输入图像。输入图像需为numpy数组形式 。第二个参数指定输出图像的数据类型。常用的数据类型有cv2.CV_8U、cv2.CV_64F等 。cv2.CV_8U适用于一般的无符号8位图像输出。cv2.CV_64F可用于...
一、Canny检测轮廓 在上一篇文章中有提到sobel边缘检测,并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致,而soble边缘检测是基于单一阈值的,我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和高阈值时的边缘缺失这两个问题。而canny算子则很好的弥补了这一不足,从目前看来,canny边缘检测在做图像轮廓提取方面是最优秀的边缘检测算法...
一、Canny检测轮廓 在上一篇文章中有提到sobel边缘检测,并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致,而soble边缘检测是基于单一阈值的,我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和高阈值时的边缘缺失这两个问题。而canny算子则很好的弥补了这一不足,从目前看来,canny边缘检测在做图像轮廓提取方面是最优秀的边缘检测算法...
Opencv直线提取C++代码 本资源是在VS环境下基于Opencv对直线进行提取的C++程序,其中包括边缘检测的算法 上传者:weixin_40116810时间:2018-12-04 QT+opencv边缘检测,轮廓提取及轮廓跟踪 开发环境为QT5.8+opencv3.2,主要实现了边缘检测,轮廓提取及轮廓跟踪,边缘检测使用了Canny算子、Sobel算子、Laplacian算子,轮廓跟踪使用八...
C语⾔实现opencv提取直线、轮廓及ROI实例详解 ⼀、Canny检测轮廓 在上⼀篇⽂章中有提到sobel边缘检测，并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果⼀致，⽽soble边缘检测是基于单⼀阈值的，我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和⾼阈值时的边缘缺失这两个问题。⽽canny算⼦则很好的弥补了这⼀不⾜...
到此,整个算法写完了。打击下信心,整个算法跑起来没问题,但是没有opencv 的cvCanny 一个函数效果好。分析了下原因,一个是梯度算子选的太简单,opencv一般选用的是3*3 sobel。二是边缘连接性还是不够好,出现了很多断的,也就是邻域跟踪算法不够好。希望有高手能改进。