使用Laplacian算子或Canny边缘检测,可以检测图像中的边缘信息。以下是一个示例代码: 代码语言:javascript 复制 importcv2 # 读取图像文件 image=cv2.imread('image.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 使用Laplacian算子进行边缘检测 edges_laplacian=cv2.Laplacian(image,cv2.CV_64F)edges_laplacian=cv2.convertScaleAbs(edges...
Laplacian算子是n维欧几里得空间中的一个二阶微分算子,定义为梯度grad的散度div。因此如果f是二阶可微的实函数,则f的拉普拉斯算子定义如下: (1)f是拉普拉斯算子,也是笛卡坐标系xi中的所有非混合二阶偏导数求和 (2)作为一个二阶微分算子,拉普拉斯算子把C函数映射到C函数。根据图像处理的原理可知,二阶导数可以用来进行...
Sobel算子是一种离散的微分算子,该算子结合了高斯平滑处理和微分求导运算。 该算子利用局部差寻找边缘 Sobel算子如下所示 图一 图二 将Sobel算子图一和原始图像卷积可以得到水平方向的像素值变化,与图二卷积的到垂直方向的像素值变化 如果要计算P5的水平方向的偏导数,则需要Sobel算子及P5邻域点 公式为:P5x = (P3 ...
Laplace算子和Sobel算子一样,属于空间锐化滤波操作。起本质与前面的Spatial Filter操作大同小异,下面就通过Laplace算子来介绍一下空间锐化滤波,并对OpenCV中提供的Laplacian函数进行一些说明。 数学原理 离散函数导数 离散函数的导数退化成了差分,一维一阶差分公式和二阶差分公式分别为, Laplace算子的差分形式 分别对Laplace...
scharr算子结果 39.laplacian算子 【opencv-图像】laplacian算子,是利用二阶导数来检测边缘。因为图像是2维,我们需要在2个方向求导: laplacian算子API: laplacian = cv2.Laplacian((img, depth, dx, dy, dst, ksize, scale, delta, borderType) 参数说明: ...
在该章节的图像处理过程中,通过特定的卷积核模板来计算目标像素的值,以此来达到的提取图像所需特征的效果。这里介绍opencv的对应接口来直观输出Sobel算子和laplacian算子处理后的图像 。 Sobel算子:CV调用接口如下 dst = c v2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize) ...
上述的边缘检测算子都具有方向性,因此需要分别求取X方向的边缘和Y方向的边缘,之后将两个方向的边缘综合得到图像的整体边缘。Laplacian算子具有各方向同性的特点,能够对任意方向的边缘进行提取,具有无方向性的优点,因此使用Laplacian算子提取边缘不需要分别检测X方向的边缘和Y方向的边缘,只需要一次边缘检测即可。Laplacian算子...
Laplacian 算子简介 求多元函数的二阶导数的映射又称为 Laplacian 算子: 计算拉普拉斯变换:Laplacian 函数 void Laplacian(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, int ksize = 1, double scale = 1, double delta = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT); ...
关于Sobel 算子、Scharr 算子、laplacian 算子在 这篇博客 中已经学习过了,第二次学习,可以针对算子卷积核进行一下稍微深入一点的理解。 Sobel 算子 使用该函数时,卷积核在 X 方向为: [ − 1 0 + 1 − 2 0 + 2 − 1 0 + 1 ] \begin{bmatrix} -1&0&+1\ -2&0&+2\-1&0&+1 \end{b...
OpenCV 提供三种不同的梯度滤波器,或者说高通滤波器:Sobel,Scharr 和 Laplacian。 在数学上,Sobel,Scharr 是求一阶或二阶导数,Scharr 是对 Sobel(使用小的卷积核求解求解梯度角度时)的优化,Laplacian是求二阶导数。 数学部分我们依旧不展开,在第一遍通识学习之后,从上帝视角去补充。 Sobel 算子和 Scharr 算子...