在Sobel算子计算时,为右值减左值,当右值>左值,即结果为正数时,可得出图像梯度;当右值<左值,即结果为负数时,由于图像一般为CV_8U,8位无符号整数,则小于0的数值将会被自动截断为0,梯度无法显示; 使用时,可将ddepth设置为更高的数据类型cv2.CV_64F,通过对Sobel算子计算结果取绝对值,再将图像映射为cv2.CV_8U...
对于每个像素点,分别对其周围的3x3邻域进行卷积运算,然后将水平和垂直方向上的卷积结果求平方和再开方,得到该像素点的梯度值。 具体的计算步骤如下: 1. 将图像转换为灰度图像(如果原图像不是灰度图像)。 2. 对于每个像素点,计算其水平方向上的卷积结果和垂直方向上的卷积结果。 3. 计算每个像素点的梯度值,即将水...
Sobel算子是一种很经典的图像梯度提取算子,其本质是基于图像空间域卷积,背后的思想是图像一阶导数算子的理论支持。 sobel算子主要用于获得数字图像的一阶梯度,常见的应用和物理意义是边缘检测。(Laplacian边缘检测并不局限于水平方向或垂直方向,这是Laplacian与soble的区别) 2.Sobel算子的实现 Sobel本质是基于图像空间域卷...
Sobel算子是一种很经典的图像梯度提取算子,其本质是基于图像空间域卷积,背后的思想是图像一阶导数算子的理论支持。 sobel算子主要用于获得数字图像的一阶梯度,常见的应用和物理意义是边缘检测。(Laplacian边缘检测并不局限于水平方向或垂直方向,这是Laplacian与soble的区别) 2.Sobel算子的实现 Sobel本质是基于图像空间域卷...
使用Sobel 算子和 Scharr 算子分别计算图像的 x 方向和 y 方向梯度。 显示原始图像、x 方向梯度图像和 y 方向梯度图像。 importcv2importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotasplt# 加载图像并转换成灰度image=cv2.imread('1.jpg')# 替换为你的图片路径gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# Sobel 算子...
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。在图像的任何一点使用此算子,都将会产生对应的梯度矢量或是其法矢量。 2 sobel算子的计算过程 我们假设被作用图像为I然后进行如下操作。
解析:Sobel算子包含两个核(水平和垂直方向),每个核计算一次可以得到两个方向的梯度(水平和垂直)。对于5×5的图像块,中心像素点不参与边缘检测(因为它没有左右或上下的像素点),所以每个方向的梯度计算会涉及到2×(5-1)=8个像素点。两个方向的梯度合起来就是16个像素点,对应9个梯度方向(因为水平和垂直方向的梯...
梯度的幅度用 表示: 对于数字图像来说,梯度的求解从求偏导变成了相减 简化为 3. 边缘检测的分类 (1)一阶导数的边缘算子 通过模板作为核与图像的每个像素点做卷积和运算,然后选取合适的阈值来提取图像的边缘。常见的有Roberts算子、Sobel算子和Prewitt算子。
图像梯度是计算图像变化速度的方法,对于图像边缘部分,灰度值如果变化幅度较大,则其对应梯度值也较大,反之,图像中比较平滑的部分,灰度值变化较小,相应的梯度值变化也小。 有以上内容就可以学习图像梯度相关计算了,该知识后面会用到获取图像边缘信息相关技术中。
反之降低中心像素的灰度,从而实现图像锐化操作。 在算法实现过程中,Laplacian 算子通过对邻域中心像素的四方向或八方向求梯度,再将梯度相加起来判断中心像素灰度与邻域内其他像素灰度的关系,最后通过梯度运算的结果对像素灰度进行调整 [2]。 一个连续的二元函数 f (x,y),其拉普拉斯运算定义为: ...