Sobel算子是一种常用于边缘检测的图像处理技术。下面,我将逐步介绍如何在Python中使用OpenCV库进行Sobel算子边缘检测,并给出具体的代码示例。 1. 理解Sobel算子的基本原理和用途 Sobel算子是一种基于卷积的边缘检测算法,它通过计算图像在水平和垂直方向上的梯度来检测边缘。这种算子对噪声具有一定的平滑作用,并能提供较为...
22 sobelx = cv2.convertScaleAbs(sobelx) # 取绝对值 23 cv_show(sobelx,'sobelx') 24 25 # Sobel算子——y轴 26 sobely = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1,ksize=3) 27 sobely = cv2.convertScaleAbs(sobely) # 取绝对值 28 cv_show(sobely,'sobely') 29 30 # 求和 31 sobelxy = cv2...
sobel算子的原理,对传进来的图像像素做卷积,卷积的实质是在求梯度值,或者说给了一个加权平均,其中权值就是所谓的卷积核;然后对生成的新像素灰度值做阈值运算,以此来确定边缘信息。 原图中的作用点像素值通过卷积之后为: 可以简化成: 比如,一下矩阵为原图中的像素点矩阵,带入上式中的A,最终得到的G或者|G|是下...
Sobel算子是应用广泛的离散微分算子之一,用于图像处理中的边缘检测,计算图像灰度的近似梯度。 基于图像卷积来实现在水平方向和垂直方向检测对应方向上的边缘。 对于源图像与奇数Sobel水平核Gx、垂直核Gy进行卷积可计算水平与垂直变换。 Sobel算子在进行边缘检测时候效率较高,对精度要求不是很高时候,是一种较为常用的边缘...
Sobel边缘检测算法比较简单,实际应用中效率比canny边缘检测效率要高,但是边缘不如Canny检测的准确,但是很多实际应用的场合,sobel边缘却是首选,Sobel算子是高斯平滑与微分操作的结合体,所以其抗噪声能力很强,用途较多。尤其是效率要求较高,而对细纹理不太关系的时候。算子的模板为: ...
Sobel算子是一个主要用于边缘检测的离散微分算子(discrete differentiation operator)。它结合了高斯平滑和微分求导,用来计算图像灰度函数的近似梯度。在图像的任意一点使用此算子,都将会产生对应的梯度矢量或是其法矢量。 原型 Sobel算子依然是一种过滤器,只是其是带有方向的。在OpenCV-Python中,使用Sobel的算子的函数原型...
数字图像处理(c++ opencv):图像分割-基本边缘检测--canny边缘检测 前言 数字图像处理(c++ opencv)--持续更新1、canny边缘检测1.1 来源canny边缘检测算子是传统边缘检测算子中最优秀的,canny检测基于下面三个目标: (1) 低错误率。即所有边缘都应该找到,… 刘燚打开...
首先需要新建一个python文件,导入cv2的库(OpenCV2的python库),并显示一张图片,代码为: import cv2 # 读取本相对路径下的initial.bmp文件 image = cv2.imread ("initial.bmp") #将image对应图像在图像窗口显示出来 cv2.imshow('initial'...
Sobel算子是一种用于边缘检测的离散微分算子,它结合了高斯平滑和微分求导。该算子用于计算图像明暗程度近似值,根据图像边缘旁边明暗程度把该区域内超过某个数的特定点记为边缘。Sobel算子在Prewitt算子的基础上增加了权重的概念,认为相邻点的距离远近对当前像素点的影响是不同的,距离越近的像素点对应当前像素的影响越大...