c语言实现sobel函数 Sobel函数是一种常用的边缘检测算子,可以用于图像处理中检测图像的边缘。下面是一个使用C语言实现Sobel函数的示例代码: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MAX_IMAGESIZE 1000 // 计算像素点的灰度值 int calculate_pixel_value(unsigned char *image, int width, int height,...
Sobel算子及C++实现 Sobel 算子是一个离散的一阶微分算子,用来计算图像灰度函数的近似梯度。 在空间域上Sobel算子很容易实现,执行速度快,对部分噪声具有平滑作用,还能够提供较为精确的边缘方向信息,缺点是边缘定位精度不够高。边缘是指一个物体与另一个物体的分界处,一般边缘内外处都会有灰度值上的差异,Sobel算子就是...
Sobel 算子是一个离散的一阶微分算子,用来计算图像灰度函数的近似梯度。 在空间域上Sobel算子很容易实现,执行速度快,对部分噪声具有平滑作用,还能够提供较为精确的边缘方向信息,缺点是边缘定位精度不够高。边缘是指一个物体与另一个物体的分界处,一般边缘内外处都会有灰度值上的差异,Sobel算子就是通过像素点空间邻域...
} voidCISLSView::DoTemplate(CImage*myImage1,CImage*myImage2,inttempX,inttempY,inttempCenterX,inttempCenterY,float*tempArray,floattempCoef) { /*CString str; str.Format(TEXT("%f"),tempArray[2]); MessageBox(str);*/ if((*myImage1).IsNull()) OnOpenResourceFile(); if(!(*myImage2)....
对于做图像处理的工程师来说,Sobel非常熟悉且常用。但是当我们需要使用Sobel进行梯度运算,且希望得到“数学结果”(作为下一步运算的基础)而不是“图片效果”的时候,就必须深入了解Sobel的知识原理和OpenCV实现的细节(当然我们是OpenCV支持则)。这里对具体内容进行研究。
3 梯度计算示例(并实现一个自己定义的简单边缘检测算子) 3.1 X 方向的梯度 (对Y方向边缘的检测) 如上图所示,点A是位于边界上的一个点,令其坐标为(x, y),像素值为f(x,y)。点B和点C分别是其X轴方向上左侧和右侧的相邻点,坐标分别为(x-1, y)和(x+1, y),像素分别为f(x-1, y)和f(x+1, y...
一般来说,用来表示微分的最常用的算子是索贝尔(Sobel)算子,它可以实现任意阶导数和混合偏导数(例如: ∂2/∂x∂y)。 在x方向上用Sobel算子进行近似一阶求导的结果 Sobel算子效果,y方向近似一阶导数 OpenCV中给出了函数使用的定义 voidcv::Sobel(
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace cv; using namespace std; /*对数图像增强算法*/ //对数图像增强是图像增强的一种常见方法,其公式为: S = c log(r + 1), //其中c是常数(以下算法c = 255 / (log(256)),这样可以实现整个画面的...
curX = i + cordinates[m].x ; // template X coordinate curY = j + cordinates[m].y ; // template Y coordinate iTx = edgeDerivativeX[m]; // template X derivative iTy = edgeDerivativeY[m]; // template Y derivative if(curX<0 ||curY<0||curX>Ssize.height-1 ||curY>Ssize.widt...
3x3的窗口M与卷积模板C的卷积运算如下。 Gx和Gy是sobel的卷积因子,将这两个因子和原始图像做如下卷积。 Sobel卷积因子 其中A代表原始图像。 得到图像中的每一个点的横向纵向灰度值Gx、Gy。最后通过如下公式来计算改变灰度的大小。 但是通常为了提高效率,使用不开平方的近似值,虽然这样做会损失精度,, ...