它的原理和sobel算子原理一样,只是卷积核不一样,所以精度会更高一点。 该函数的原型如下: # Sobel 算子算法dst=cv2.Sobel(src,ddepth,dx,dy[,dst[,ksize[,scale[,delta[,borderType]]])# Scharr 算子算法dst=cv2.Scharr(src,ddepth,dx,dy[,dst[,scale[,delta[,borderType]]]) 它的参数与Sobel基本一...
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边界识别出来 比较 img = cv2.imread('01_Picture/07_Lena.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv_show(img,'img') # 不同算子的差异 img = cv2.imread...
从上面两种算子比较,Sobel算子边界要粗糙些,Scharr算子边界要更细一些。 三、Laplacian算子 Laplacian(拉普拉斯)算子是一种二阶导数算子,其具有旋转不变性,可以满足不同方向的图像边缘锐化(边缘检测)的要求。通常情况下,其算子的系数之和需要为零。Laplacian算子类似二阶Sobel导数,需要计算两个方向的梯度值。计算结果的...
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"# 读取照...
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: ...
在离散的空间上,有很多方法可以用来计算近似导数,在使用3×3的Sobel算子时,可能计算结果并不太精准。OpenCV提供了Scharr算子,该算子具有和Sobel算子同样的速度,且精度更高。可以将Scharr算子看作对Sobel算子的改进 函数cv2.Scharr()和函数cv2.Sobel()的使用方式基本一致。 首先,需要注意的是,参数ddepth的值应该设置...
Scharr算子和Sobel算子具有同样速度且精度更高。当Sobel核结构不大时,精度不高,Scharr算子具有更高的精度,Scharr算子是Sobel算子的改进。 img = cv2.imread('1.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)scharrx= cv2.Scharr(img,cv2.CV_64F,1,0)scharrx=cv2.convertScaleAbs(scharrx)scharry= cv2.Scharr(img,cv2....
关于Sobel 算子、Scharr 算子、laplacian 算子在这篇博客中已经学习过了,第二次学习,可以针对算子卷积核进行一下稍微深入一点的理解。 Sobel 算子 使用该函数时,卷积核在 X 方向为: ,在 Y 方向为 上述卷积核时一个3x3的矩阵,当其与一个图像进行卷积计算的时候,如果覆盖的矩阵是 ...
Laplacian()、Sobel()和Scharr()都是 OpenCV 中用于边缘检测的函数。它们通过计算图像的导数来增强图像的边缘,但每种方法都有其特定的应用场景和特点。 Laplacian() Laplacian()函数是一个二阶导数算子,它对图像的亮度变化进行响应,可以用来突出图像的边缘。当应用于图像时,它会在边缘位置产生峰值。
本篇博客主要介绍边缘检测所涉及的三大算子,分别是Sobel算子、Canny算子、Laplacian算子)。上篇博客python版CV也介绍了这三个算子的用法。 首先介绍一下边缘检测的步骤: (1)滤波 边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数,但导数通常对噪声很敏感,因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。常见...