Laplacian算子:CV调用接口如下 laplacian = cv2.Laplacian(image, cv2.CV_64F) # 默认负值为0 laplacianAbs = cv2.convertScaleAbs(laplacian) # 负值取绝对值 Laplacian算子处理效果: 原图——— Laplacian算子 ——— Laplacian算子+绝对值处理 源码: # Opencv笔记 # jzy # 记录时间 2021/12/14 0014 21:56 ...
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...
voidEdgesToCartoon(Mat frame){double t1=(double)getTickCount();Mat gray;//1.灰度图cvtColor(frame,gray,COLOR_BGR2GRAY);//2.中值滤波降噪medianBlur(gray,gray,5);//2.Canny提取边缘,原来也用Laplacian算子试过,不过本张图的效果还是Canny好//Laplacian(gray, gray, CV_8U, 3);Canny(gray,gray,120,...
# 3.使用Scharr算子sobelx=cv2.Scharr(img,-1,1,0)# 只计算x方向sobely=cv2.Scharr(img,-1,0,1)# 只计算y方向 Laplacian算子 Laplacian算子是二阶边缘检测的典型代表 数学可参考:http://ex2tron.wang/opencv-python-extra-image-gradients/ laplacian=cv2.Laplacian(img,-1)# 使用Laplacian算子 Canny边缘...
Laplace函数实现的方法是先用Sobel 算子计算二阶x和y导数,再求和:(CSDN,你打水印,让我的公式怎么办?) 函数原型 在OpenCV-Python中,Laplace算子的函数原型如下: [python]view plain copy dst = cv2.Laplacian(src, ddepth[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]) 如果...
3.1 Laplacian算子简介 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...
本篇博客主要介绍边缘检测所涉及的三大算子,分别是Sobel算子、Canny算子、Laplacian算子)。上篇博客python版CV也介绍了这三个算子的用法。 文章目录 1、sobel算子 1.1 sobel算子的基本概念 1.2 sobel算子的计算过程 ...
这种方法有效的原因是由于Laplacian算子本身的定义,它用于测量图像的二阶导数。拉普拉斯算子突出显示图像中包含快速梯度变化的区域,很像Sobel和Scharr算子。和这些算子一样,Laplacian也经常用于边缘检测。这里的假设是,如果一幅图像的方差较高,那么就说明图像有广泛的响应,包括类边和非类边,这是一幅正常的聚焦图像的代表...
另外,需要注意,下文中讲到的Laplace算子,sobel算子和Scharr算子都是带方向的,所以,示例中我们分别写了X方向,Y方向和最终合成的的效果图。 二、canny算子篇 2.1 canny算子相关理论与概念讲解 2.1.1 canny算子简介 Canny 边缘检测算子是John F.Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法。更为重要的是 Canny ...
我们实现了计算Laplacian方法的方差,得到一个浮点值来表示图像的“模糊”程度。这种方法快速、简单、易于应用——我们只需用Laplacian算子对输入图像进行卷积并计算方差。如果方差低于预先定义的阈值,我们将图像标记为“模糊”。 需要注意的是,阈值是正确调优的一个关键参数,您经常需要根据每个数据集对其进行调优。