Sobel 核有两个,一个用于计算水平方向(x 方向)的梯度,另一个用于计算垂直方向(y 方向)的梯度。常用的 Sobel 核是 3x3 的矩阵。 X 方向的 Sobel 核(用于计算水平方向的梯度): -10+1-20+2-10+1 Y 方向的 Sobel 核(用于计算垂直方向的梯度): -1-2-1000+1+2+1 2.2 计算过程 对于图像中的每个像素,...
使用OpenCV函数Sobel()来计算图像的导数。 使用OpenCV函数Scharr()对大小为3⋅3的核计算更精确的导数 理论 为了更图形化,让我们假设我们有一个1d图像。下图中的“跳跃”强度表示一条边缘: 如果我们取一阶导数,可以更容易地看到边缘“跳跃”(实际上,这里显示为最大值)。 Sobel算子是一个离散微分算子。它计算图像...
(1)Sobel核 (2)c++ opencv示例 #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat image, image_gray, image_bw, image_bw1, image_bw2; image = imread("lena.png"); //读取图像; if (image.empty()) { cout << "读取错误" <<...
image=cv2.imread('image.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 使用Sobel算子进行边缘增强 dx=1# x方向的阶数 dy=0# y方向的阶数 ksize=3# 设置Sobel算子的大小 edges_sobel=cv2.Sobel(image,cv2.CV_64F,dx,dy,ksize)edges_sobel_enhanced=cv2.addWeighted(image,1,edges_sobel,0.5,0)# 使用Scharr算子进行边缘增...
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在这里,我们使用了一种由 Sobel 实现的方法,称为 Sobel 算子。操作员计算每个点的图像强度梯度,给出从明到暗的最大可能增加方向以及该方向的变化率。 我们在 X 方向和 Y 方向使用这些梯度或导数进行匹配。 该算法包括两个步骤。首先,我们需要为模板图像创建一个基于边缘的模型,然后我们使用这个模型在搜索图像中...
Sobel算子检测方法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好,sobel算子对边缘定位不是很准确,图像的边缘不止一个像素;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。 OpenCV中sobel过滤因子的原型为 void cv::Sobel( InputArray _src, OutputArray _dst, int ddepth, int dx, int dy, ...
1.1 Sobel算子 Sobel算子是一个3×3的卷积核,利用局部差分寻找边缘,计算得到梯度的近似值。x和y方向的Sobel算子分别为: 梯度有方向,对于一个图像,可以通过Sobel算子分别计算水平方向和垂直方向的偏导数的近似值。 计算水平方向偏导数的近似值 设原图像大小为,水平方向偏导...
【OpenCV】边缘检测:Sobel、拉普拉斯算子 边缘 边缘(edge)是指图像局部强度变化最显著的部分。主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间,是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础。 图像强度的显著变化可分为: 阶跃变化函数,即图像强度在不连续处的两边的像素灰度值有着显著的差异...
水平方向Sobel核 Gx = | -1 0 1 | | -2 0 2 | | -1 0 1 | AI代码助手复制代码 垂直方向Sobel核 Gy = | -1 -2 -1 | | 0 0 0 | | 1 2 1 | AI代码助手复制代码 通过这两个核,我们可以分别计算图像在水平和垂直方向上的梯度,然后结合这两个梯度来计算图像的边缘强度和方向。