halcon的derivate_gauss算子实现了图像与高斯微分的卷积操作,其算子接口如下: derivate_gauss(Image : DerivGauss : Sigma, Component : ) Image为输入图像;DerivGauss 为输出图像;Sigma为高斯平滑系数,如果Sigma设置为一个值,则行列方向平滑系数均为Sigma,如果Sigma设置为两个值,则第一个值对应列方向的平滑系数,第二...
HALCON提供了多种求导方法,主要包括使用derivate_gauss、derivate_funct_1d等算子。以下是关于HALCON中求导的详细回答: 使用derivate_gauss算子对图像进行求导: derivate_gauss是HALCON中用于将图像与高斯函数的导数进行卷积的算子。通过调整Sigma和Component参数,可以计算图像的各种特征,如边缘、梯度等。 示例代码: python ...
derivate_gaussis only executed on an OpenCL device ifSigmainduces a filter width respectively height of up to 129 pixels. This corresponds to aSigmaof less than 20.7 forComponent='none'. Further as the SSE2 version the OpenCL implementation is slightly inaccurate compared to the pure C version...
derivate_gauss (Image, ImageGauss,3,'none')*将一个图像与高斯函数的导数进行卷积。效果与FFT进行高斯滤波差不多。主要的区别是边界处理:FFT的定义假设信号是周期性的,因此边界处理是循环的延续。与此相反,derivate_gauss在图像边界使用灰度值的镜像。 通过FFT进行过滤的速度已经快于在Sigma=3(排除创建过滤器的时...
canny方法使用“derivative of Gaussian” filter,即通过输入图像和高斯微分的卷积来计算梯度,可参考《动手实现halcon的derivate_gauss算法》。后续的亚像素方法主要参考了《A Sub-Pixel Edge Detector: an Implementation of the Canny/Devernay Algorithm》这篇文章以及代码。
这一优势变得更加明显 derivate_gauss (Image, ImageGauss, 3, 'none')dev_display (ImageGauss)...
2.通过derivate_vector_field算子获得高斯(平均)曲率图像,该算子中需要输入表面梯度图像。 光源:光度立体法不需要特殊的光源,只需要从不同的角度打光而已。 1️⃣光度立体法的典型应用: 光度立体法的典型应用是检测物体表面微小变化,例如,受打光方向影响的缺陷。比如非平面的打印检测(个人理解:普通打光方式受光线影...
derivate_gaussis only executed on an OpenCL device ifSigmainduces a filter width respectively height of up to 129 pixels. This corresponds to aSigmaof less than 20.7 forComponent='none'. Further as the SSE2 version the OpenCL implementation is slightly inaccurate compared to the pure C version...
derivate_gauss (Image, ImageGauss, 3, 'none') * 将一个图像与高斯函数的导数进行卷积。效果与FFT进行高斯滤波差不多。主要的区别是边界处理:FFT的定义假设信号是周期性的,因此边界处理是循环的延续。与此相反,derivate_gauss在图像边界使用灰度值的镜像。通过FFT进行过滤的速度已经快于在Sigma=3(排除创建过滤器...
对于具有完整ROI的输入图像,当使用函数derivate_gauss为其参数传递Component时,isotropic_diffusion与其结果相同。 如果灰度值矩阵大于图像的ROI,这两种算子的区别在于,derivate_gauss考虑了ROI外的灰度值, 而isotropic_diffusion则在任何情况下都反映了ROI边界处的值。