roberts算子Roberts算子是一种基于一阶微分的经典边缘检测算法,由Lawrence Roberts于1963年提出,其核心思想是通过计算图像对角线方向的梯度强度来识别边缘特征。该算子以计算效率高、边缘定位准确著称,但对噪声较为敏感,适用于低噪声场景下的快速边缘提取。 一、核心原理与计算方法 Roberts算子采用两...
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...
【说站】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...
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,Roberts算子能较好的增强正负45度的图像边缘。 详细计算公式如下所示:(PS-下图参考自己的书和论文) 在Python中,Roberts算子主要通过Numpy定义模板,再调用OpenCV的filter2D()函数实现边缘提取。该函数主要是利用内核实现对图像的卷积运算,其函...
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
一、边缘检测算子类别 常见边缘检测算子:Roberts 、Sobel 、Prewitt、Laplacian、Log/Marr、Canny、Kirsch、Nevitia 二、一阶微分算子:Roberts 、Sobel 、Prewitt Robert算子是第一个边缘检测算子,提出者Lawrence Roberts in 1963。 Sobel边缘算子,当年作者并没有公开发表过论文,仅仅是在一次博士生课题讨论会(1968)上提出...
图像边缘检测——一阶微分算子 Roberts、Sobel、Prewitt、Kirsch、Robinson,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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...
Roberts算子(计算简单)、Laplace算子(边缘幅值二阶导)、Prewitt、Sobel、Kirsch算子(近似一阶导,主要用来水平垂直边缘) 学习QT消息处理机制,通过connect连接信号和槽...阅读文献《油炸“鱼豆腐”缺陷检测与剔除系统设计与研究》,其中有很多可以借鉴和学习的方法。a.维纳滤波用来对运动模糊图像进行校正;b. 利用了八列码...
#Roberts算子 kernelx = np.array([[-1,0],[0,1]], dtype=int) kernely = np.array([[0,-1],[1,0]], dtype=int) x = cv2.filter2D(grayImage, cv2.CV_16S, kernelx) y = cv2.filter2D(grayImage, cv2.CV_16S, kernely) #转uint8 ...