状态图 以下是整个流程的状态图,展示了我们在实现拉普拉斯边缘滤波时的状态转换: 导入必要的库读取图像转换为灰度图像应用拉普拉斯算子显示结果保存结果StartImportLibrariesReadImageConvertToGrayApplyLaplacianDisplayResultSaveResult 关系图 以下是各个模块之间的关系图,帮助你理解各个部分是如何连接的: IMAGEstringpathstringdat...
可以发现,经过拉普拉斯滤波器处理后的图片强调了图像中的边缘,但是在边缘不是特别明显的区域,图片的一些信息会被丢失。 值得注意的是,当我们将图片经过锐化处理后,再使用拉普拉斯滤波器处理,会发现图片的更多信息被保留下来,图片的边缘更加清晰。 锐化处理后的原图 经过拉普拉斯滤波器处理后的图片 当我们将图片经过圆滑处...
前面曾经介绍过空间域滤波,空间域滤波就是用各种模板直接与图像进行卷积运算,实现对图像的处理,这种方法直接对图像空间操作,操作简单,所以也是空间域滤波。 频域滤波说到底最终可能是和空间域滤波实现相同的功能,比如实现图像的轮廓提取,在空间域滤波中我们使用一个拉普拉斯模板就可以提取,而在频域内,我们使用一个高通滤波...
3. 低通滤波器3.1 方盒滤波和均值滤波boxFilter()blur() 3.2 高斯滤波(高斯噪音)3.3 中值滤波(胡椒噪音)3.4 双边滤波 4. 高通滤波器4.1Sobel(索贝尔)(高斯) 4.2 Scharr(沙尔)4.3 Laplacian(拉普拉斯)4.4 Canny 1.概念介绍 低通滤波:低通滤波可以去除图像的噪音或平滑图像。 高通滤波:可以帮助查找图像的边缘。 噪...
前面以前介绍过空间域滤波,空间域滤波就是用各种模板直接与图像进行卷积运算,实现对图像的处理,这个方案直接对图像空间操作,操作简单。所以也是空间域滤波。 频域滤波说究竟终于可能是和空间域滤波实现相同的功能,比方实现图像的轮廓提取,在空间域滤波中我们使用一个拉普拉斯模板就能够提取,而在频域内,我们使用一个高通滤...
通过函数cv2.addWeighted()对sobel_x和sobel_y的两种过滤器加权求和,可以实现两个方向上的梯度求解及图像滤波。上述代码中两种过滤器设定了相同的权重。 拉普拉斯运算使用的是x和y的二阶导数,数学表达式如下。 让我们通过下方代码更直观的看看这些处理后图像是什么样的。
OpenCV 提供了三种不同的梯度滤波器,或者说高通滤波器:Sobel, Scharr 和 Laplacian。 Sobel,Scharr 其实就是求一阶或二阶导数 Scharr 是对Sobel(使用小的卷积核求解求解梯度角度时)的优化 Laplacian 是求二阶导数 2.1 Sobel算子 Sobel算子是高斯平滑与微分操作的结合体,所以它的抗噪声能力很好。
实现上式的滤波器模板为: 我们可以发现,拉普拉斯算子不需要向Sobel算子那样分别对x,y方向进行处理,它可以直接处理,现在我们来看看OpenCV中的拉普拉斯算子的函数原型: dst = cv2.Laplacian(src, ddepth[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]) 如果看了上一个教程中对于Sobel算子的介绍,这里的参数应该...
2.2 拉普拉斯金字塔 3 图像轮廓检测 3.1 绘制图像轮廓 3.2 轮廓近似方法 3.3 轮廓特征 4 小结 本篇学习笔记主要内容在图像的Canny 边缘检测、图像金字塔、轮廓检测内容。获取更多可以查看本栏目其他文章。往期文章:OpenCV-Python图像处理学习笔记(一)——认识、安装、环境测试OpenCV-Python图像处理学习笔记(二)——图像/...
拉普拉斯算子可以使用二阶导数的形式定义,可假设其离散实现类似于二阶Sobel导数,事实上,OpenCV在计算拉普拉斯算子时直接调用Sobel 算子。 Laplacian算子:图像中的边缘区域,像素值会发生“跳跃”,对这些像素求导,在其一阶导数在边缘位置为极值,这就是Sobel算子使用的原理——极值处就是边缘。