Roberts算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算法,基于交叉差分的梯度计算,是首个边缘检测算子。它通过计算相邻像素间的差值来检测边缘,并求取梯度的幅度和方向。该算子对边缘定位准确,但易受噪声影响。 Roberts算子的定义与背景 Roberts算子,又称为罗伯茨算子,是图像处理领域中一种经典的边缘检...
Roberts算子又称为交叉微分算法,它是基于交叉差分的梯度算法,通过局部差分计算检测边缘线条。常用来处理具有陡峭的低噪声图像,当图像边缘接近于正45度或负45度时,该算法处理效果更理想。其缺点是对边缘的定位不太准确,提取的边缘线条较粗。 Roberts算子的模板分为水平方向和垂直方向,如公式(11.7)所示,从其模板可以看出...
python中Roberts算子是什么 说明 1、Roberts算子又称罗伯茨算子,是最简单的算子,是利用局部差分算子寻找边缘的算子。 用相邻两象素在对角线方向的差异来检测相似梯度幅值的边缘。垂直边缘的检测效果优于斜边缘,定位精度高,噪音敏感。 2、通过OpenCV中的filter2D()函数实现。 该函数的主要功能是通过卷积核实图像的卷积运...
Roberts算子即为交叉微分算法,它是基于交叉差分的梯度算法,通过局部差分计算检测边缘线条。常用来处理具有陡峭的第噪声图像,当图像边缘接近于正45度或负45度时,该算法处理效果更理想,其缺点时对边缘的定位不太准确,提取的边缘线条较粗。 在Python中,Roberts算子主要是通过Numpy定义模板,再调用OpenCV的filter2D()函数实现...
边缘检测一般是利用微分等方法,通过对灰度跃变的分析寻找图像上区域边缘的技术。今天的猪脚是梯度算子和Roberts算子。 1.梯度算子是怎么来的? 答:图像是一个二维集合,在(x, y)处的偏导数(也就是此点的最大变化率)可以写成下图这样,其梯度大小本为
Roberts 卷积核.png 我们可以实现一个基于 roberts 算子的边缘检测 #include<opencv2/opencv.hpp>#include<opencv2/core.hpp>#include<opencv2/highgui.hpp>#include<opencv2/imgproc.hpp>usingnamespacestd;usingnamespacecv;voidroberts(Mat&input,Mat&output,Mat&kernel_x,Mat&kernel_y){intheight=input.rows;...
Python Roberts python roberts算子 在进行图像识别时,常需要检测图像的边缘信息。图像的边缘指的是灰度值急剧变化的地方,一般是背景和前景物体的交界处。由于边缘处的灰度值急剧变化特性,可以利用离散数列的差分(相当于连续函数的导数)来识别边缘。目前常用的边缘检测算法大多数是通过梯度方向导数求卷积的方法,常用的卷积...
Roberts算子 Roberts算子即为交叉微分算法,它是基于交叉差分的梯度算法,通过局部差分计算检测边缘线条。常用来处理具有陡峭的第噪声图像,当图像边缘接近于正45度或负45度时,该算法处理效果更理想,其缺点时对边缘的定位不太准确,提取的边缘线条较粗。 在Python中,Roberts算子主要是通过Numpy定义模板,再调用OpenCV的filter2D...
4. Roberts算子 5. sobel算子 6. Prewitt算子 7. 拉普拉斯算子 8. matlab代码实现 1. 锐化 1.锐化(Sharpening) :图像在传输或变换过程中(如未聚焦好)、受到各种干扰而退化,典型的是图像模糊,而图像的判读和识别中,常需突出目标的轮廓或边缘信息。 2.边缘锐化:主要增强图像的轮廓边缘、细节( 灰度跳变部分),...