1、Roberts边缘检测 (1)Roberts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 ...
Roberts边缘检测因为使用了很少的邻域像素来近似边缘强度, 因此对图像中的噪声具有高度敏感性。可以先对图像进行平滑处理, 然后再进行Roberts边缘检测。 下面介绍几种具有平滑作用 的边缘提取卷积核。 8.2、Prewitt算子 image.png 图像与prewittx卷积后可以反映图像垂直方向上的边缘,与prewitty卷积后可以反映图像水平方向上...
接下来使用边缘检测的算子(如Roberts,Sobel,Scharr等)来计算图像中的水平、垂直和对角方向的梯度。得到水平和垂直方向的一阶导数值,由此便可以确定像素点的梯度的大小和方向。 其中为梯度大小,表示梯度方向,为反正切函数。通过上式我们可以得到一个具有梯度大小和方向的矩阵...
接下来使用边缘检测的算子(如Roberts,Sobel,Scharr等)来计算图像中的水平、垂直和对角方向的梯度。得到水平和垂直方向的一阶导数值,由此便可以确定像素点的梯度的大小和方向 。 其中为梯度大小, 表示梯度方向,为反正切函数。通过上式我们可以得到一个具有梯度大小和方向的矩阵。如下图: 角度的确定: 得到的角度一般...
Roberts边缘检测 Roberts算子是边缘检测中最简单的算子,利用差分定义生成。 检测流程 1.分别用45°方向差分的卷积算子和135°方向差分的卷积算子对图像进行卷积 2.将上述两个卷积结果进行整合 3.对最后结果进行整理(规范像素值) 说明: 1.scipy库中的convolve2d函数可进行二维数组的卷积,其语法为 scipy.signal.convolve...
也可以用 OpenCV 自定义的滤波器 filter2D() 函数,来实现 Roberts 边缘检测: intmain(intargc,char*argv[]){Mat src=imread(".../street.jpg");imshow("src",src);Mat gray;cv::cvtColor(src,gray,COLOR_BGR2GRAY);Mat kernelRoX=(cv::Mat_<float>(2,2)<<-1,0,0,1);Mat kernelRoY=(cv::Mat...
边缘检测 一、边缘检测的理解 二、常用边缘检测算子 1、普通梯度算子: 2、Roberts算子: 3、Prewitt算子: 4、Sobel算子: 5、拉普拉斯算子: 6、LoG算子: 7、Canny算子: 1.图像降噪 2.计算图像梯度 3.非极大值抑制 4.阈值筛选 三、结果 四、代码 一、边缘检测的理解 边缘一般是指图像在某一局部强度剧烈变化的...
梯度的方向与边缘的方向总是垂直的。图像中的边缘可以指向各个方向,通常会取水平(左、右)、垂直(上、下)、对角线(左上、右上、左下、右下)等八个不同的方向计算梯度。 接下来使用边缘检测的算子(如Roberts,Sobel,Scharr等)来计算图像中的水平、垂直和对角方向的梯度。得到水平和垂直方向的一阶导数值,由此便可...
1.1 Roberts算子 Roberts边缘检测算法是图像,分别与下面两个卷积核(锚点为1所在位置)进行卷积运算。第一个为135度方向像素值差分,第二个为45度方向像素值差分,可以发现卷积后,图像内部由于相近像素值会变为0,成为黑色背景,而边缘处由于像素值相差大,相减的差分值作为新的像素值。因此能够将图像边缘处的像素值识别出...
1.1 Roberts算子 Roberts边缘检测算法是图像,分别与下面两个卷积核(锚点为1所在位置)进行卷积运算。第一个为135度方向像素值差分,第二个为45度方向像素值差分,可以发现卷积后,图像内部由于相近像素值会变为0,成为黑色背景,而边缘处由于像素值相差大,相减的差分值作为新的像素值。因此能够将图像边缘处的像素值识别出...