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...
if (laplacian.at<double>(y, x-1)* laplacian.at<double>(y , x+ 1) < 0){ result.at<uchar>(y, x) = 255; } if (laplacian.at<double>(y +1, x-1)* laplacian.at<double>(y - 1, x+1) < 0){ result.at<uchar>(y, x) = 255; } if (laplacian.at<double>(y - 1, x-1...
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 算子对噪声敏感,通常不适用于存在噪声的图像。 Part22. LoG 算子 LoG(Laplacian of Gaussian)边缘检测算子是 David Courtnay Marr 和 Ellen Hildreth 在 1980 年共同提出的,也称为 Marr-Hildreth 算子,它根据图像的信噪比来求检测边缘的最优滤波器。该算法先对图像进行高斯平滑处理,然后再与 Laplacian 算子...
简介: Opencv(C++)学习系列---Laplacian拉普拉斯边缘检测算法 【1】算法简介 Laplacian(拉普拉斯)算子是一种二阶导数算子,其具有旋转不变性,可以满足不同方向的图像边缘锐化(边缘检测)的要求。通常情况下,其算子的系数之和需要为零。 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...
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...
一、函数简介 1、laplacian算子 函数原型:Laplacian(src, ddepth, dst=None, ksize=None, scale=None, delta=None, borderType=None) src:图像矩阵 ddepth:深度类型 2、Sobel算子 函数原型:Sobel(...
使用OpenCV函数Laplacian()来实现Laplacian算子运算。 理论 在上一个篇中,我们知道了如何使用Sobel算子。它基于这样一个事实:在边缘区域,像素强度显示出“跳跃”或强度高变化。获取强度的一阶导数,我们观察到边缘的特征是极值,如图所示: 如果取二阶导数会发生什么?
Laplacian算子 一、图像梯度与几种算子 “滤波器”也可以称为“卷积核”,“掩膜”,“算子”等。 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...
LoG(Laplacian of Gaussian)边缘检测算子是 David Courtnay Marr 和 Ellen Hildreth 在 1980 年共同提出的,也称为 Marr-Hildreth 算子,它根据图像的信噪比来求检测边缘的最优滤波器。该算法先对图像进行高斯平滑处理,然后再与 Laplacian 算子进行卷积。稍后来解释为何是这样的。