Mat kernel_sobel_x= (Mat_<int>(3,3) << -1,0,1,-2,0,2,-1,0,1);//sobel x方向上算子filter2D(src,dst_sobel_x,-1,kernel_sobel_x,Point(-1,-1),0);//自定义线性滤波imshow("dst_sobel_x",dst_sobel_x); Mat kernel_sobel_y= (Mat_<int>(3,3) << -1,-2,-1,0,0,0,1...
cv::Mat sobelx = (cv::Mat_<float>(3, 3) << 1, 0, -1, 2, 0, -2, 1, 0, -1); //初始化垂直核因子 cv::Mat sobely = (cv::Mat_<float>(3, 3) << 1, 2, 1, 0, 0, 0, -1, -2, -1); result = cv::Mat::zeros(image.rows - 2, image.cols - 2, image.type(...
图像直接卷积 Sobel 边缘检测实现比较简单,首先定义水平或垂直方向的 Sobel 核因子,直接对源图像进行窗遍历,计算窗内的领域梯度幅值,然后根据梯度模场进行二值化操作,完成图像的水平或垂直方向的边缘检测。 参考代码 #include<opencv2/core/core.hpp>#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>#include<opencv2/imgproc.h...
完整代码处理效果如下 ksize采用cv.FILTER_SCHARR效果如下: grad_x= cv.Sobel(gray, -1,1,0, ksize=cv.FILTER_SCHARR)grad_y= cv.Sobel(gray, -1,0,1, ksize=cv.FILTER_SCHARR)
卷积和卷积如何工作,这个是知道的,卷积的作用就是模糊图像,提取边缘,锐化图像。常见的卷积核(算子)有robert算子,sobel算子,拉普拉斯算子,前两个算子是分x方向和y方向的,而拉普拉斯算子是提取整体图像的边缘。 提取边缘时,sobel比robert算子效果好,自定义线性滤波器用的API是filter2D(src,dst,图像深度8或32,卷积核模...
dst_h = cv2.filter2D(img, -1, hvkernel.T) show_img([img, dst_v, dst_h],1,3,["origin","extract vertical","extract horizontal"]) Sobel算子 上面的这种差分方法就叫Sobel算子,它先在垂直方向计算梯度Gx=k1×src,再在水平方向计算梯度Gy=k2×src,最后求出总梯度:G=\sqrt{Gx^2+Gy^2} ...
1、sobel算子原理的理解 在图像处理上,算子一般也可以认为是滤波器,即filter,滤波器就是在一个像素点上对它进行与邻域之间的运算。 如中值滤波,就是在以像素点为中心,上下左右左上左下右上右下为邻域的集合里,如下图所示结构: 卷积核.png 中值滤波就是对P1到P9进行排序,然后获取数值大小排在中间的值,把这个...
该函数的使用方式与分离卷积函数sepFilter2D()相似,函数的前两个参数分别为输入图像和输出图像,第三个参数为输出图像的数据类型,这里需要注意由于提取边缘信息时有可能会出现负数,因此不要使用CV_8U数据类型的输出图像,与Sobel算子方向不一致的边缘梯度会在CV_8U数据类型中消失,使得图像边缘提取不准确。函数中第三个...
//Sobel_x 计算横向的梯度, 应用:检验纵向边缘,计算法线的横向偏移; //Sobel_y 计算纵向的梯度, 应用:检验横向边缘,计算法线的纵向偏移; Mat h_kernel = (Mat_<int>(3, 3) << -1,0,1,-2,0,2,-1,0,1); filter2D(src1,dst,-1,h_kernel,Point(-1,-1)); ...
高斯双边滤波经常被用来实现图像美化类APP用来做高斯磨皮核心算法,然后基于SOBEL算子进行叠加处理,通过高斯模糊得到最终结果。效果异常明显,是一个不错的选择。 五:滤波函数filter2D 参数说明 -参数InputArray表示输入图像Mat对象 -参数OutputArray表示模糊之后输出Mat对象 ...