在上述代码中，我们首先导入了OpenCV库，并读取了一张灰度图像。然后，我们分别对x和y方向应用了Sobel算子，并显示了原始图像以及两个方向的边缘检测结果。◇ Laplacian算子原理 Laplacian算子的原理是利用图像中边缘区域像素值的“跳跃”现象。Laplacian算子通过计算图像像素值的二阶导数来检测边缘，其值在边缘处达到极值。
一、Laplacian 算子 Laplacian算子是一种二阶微分算子,用于检测图像中的边缘信息。以下是一个使用Laplacian算子进行边缘检测的示例代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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=cv2.La...
import cv2 as cv import numpy as np src = cv.imread('./t3.jpg') gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY) ret, thresh = cv.threshold(gray, 127, 255, cv.THRESH_BINARY_INV) # Sobel 算子分开计算 sobel_x = cv.Sobel(thresh, cv.CV_64F, 1, 0, ksize=3) sobel_y = cv.Sobel...
四、Laplace算子篇 4.1 Laplace算子相关理论与概念讲解 Laplacian 算子是n维欧几里德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为:(1)f的拉普拉斯算子也是笛卡儿坐标系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...
【OpenCV】-算子(Sobel、Canny、Laplacian)学习 开头一下: 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。 首先介绍一下边缘检测的步骤: (1)滤波 边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数,但导数通常对噪声很敏感,因...
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...
对于拉普拉斯边缘检测算子,OpenCV提供了库函数: void Laplacian(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth,int ksize = 1, double scale = 1, double delta = 0,int borderType = BORDER_DEFAULT); 其中,src代表输入图像,dst表示输出图像,ddepth代表输出图像的数据类型(位深),ksize代表拉普拉斯核的类型,scale...
OpenCV中Laplacian的使用方式: voidLaplacian( InputArray src, OutputArray dst,intddepth,intksize =1,doublescale =1,doubledelta =0,intborderType = BORDER_DEFAULT ); 该函数通过使用Sobel算子计算出的二阶x,y的导数相加来计算源图像的拉普拉斯算子: ...
OpenCV中的Laplacian算子 1. Laplacian算子的基本概念 Laplacian算子是一种二阶微分算子,用于图像处理中的边缘检测。它通过计算图像中每个像素点的二阶导数来检测图像中的突变区域,即边缘。由于二阶导数对图像中的噪声非常敏感,因此Laplacian算子在边缘检测前通常需要结合平滑滤波使用,如高斯滤波。 2. Laplacian算子在OpenCV...
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) ...