sobelxy = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,1,ksize=3) sobelxy = cv2.convertScaleAbs(sobelxy) cv_show(sobelxy,'sobelxy') 执行结果 点击查看详情 Scharr算子 Laplacian算子 Laplacian算子用的是二阶导,对噪音点更敏感一些。 如果中心点是边界,它与周围像素点差异的幅度会较大,Laplacian算子根据此特点可以把...
点击此处返回总目录一、laplacian算子介绍 首先我们回顾一下前面讲的sobel和scharr算子。sobel和scharr都是下面减上面或者右边减左边。实际上他们都是计算的一次,也就是下面...下: 拉普拉斯算子在同一个方向上计算了两次。二、Laplacian函数的使用ddepth: 例: 结果: 如果是lina图像: ...
当函数cv2.Sobel()中ksize的参数值为-1时,就会使用Scharr算子进行运算。因此, dst=cv2.Sobel(src,ddpeth,dx,dy,-1) 等价于 dst=cv2.Scharr(src,ddpeth,dx,dy) 二者对比 用两个算子计算一幅图水平边缘和垂直边缘的叠加信息 img = cv2.imread("p7.jpg") dst = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1,ksiz...
# Sobel 算子计算边缘 # 注意计算 sobel_x 的函数传递参数的时候,第二个参数从 -1 修改为 cv.CV_64F,目的是为了获取到负值,方便后面的获取绝对值操作。 sobel_x = cv.Sobel(thresh, cv.CV_64F, 1, 0, ksize=3) sobel_x = cv.convertScaleAbs(sobel_x) image = np.hstack((gray, thresh, sobel...
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。 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的算子的函数原型如下:...
Sobel 算子和 Scharr 算子 Sobel 算子说明与使用 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(具体橡皮擦没有学到精髓,先用起来)。 在使用过程中可以设定求导的方向(xorder或yorder),还可以设定使用的卷积核的大小(ksize)。 函数原型如下: ...
Scharr算子与Sobel算子的不同点是在平滑部分,这里所用的平滑算子是 1/16 *[3, 10, 3],相比于 1/4*[1, 2, 1],中心元素占的权重更重,这可能是相对于图像这种随机性较强的信号,领域相关性不大,所以邻域平滑应该使用相对较小的标准差的高斯函数,也就是更瘦高的模板。由于Sobel算子在计算相对较小的核的...
y = cv2.Sobel(img, cv2.CV_16S, 0, 1, ksize=-1) scharr算子结果 39.laplacian算子 【opencv-图像】laplacian算子,是利用二阶导数来检测边缘。因为图像是2维,我们需要在2个方向求导: laplacian算子API: laplacian = cv2.Laplacian((img, depth, dx, dy, dst, ksize, scale, delta, borderType) ...
Scharr与Sobel算子思想一样,只是卷积核的系数不同,scharr算子提取边界也更加灵敏,能提取到更细小的边界,但需注意越是灵敏就越是可能误判。 cv2.Scharr(src,ddepth,dx,dy[, dst[, scale[, delta[, borderType]]]) 参数如下, 代码如下, importcv2importnumpyasnp# 获取照片路径path="cjavapy.jpg"# 读取...
OpenCV——边缘检测(sobel算子、Laplacian算子、scharr滤波器), 1#include<opencv2/opencv.hpp>2#include<iostream>34usingnamespacecv;5usingnamespacestd;678intmain(intargc,char**argv)9{10Matsrc=imread("test.jpg");11