OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,广泛应用于实时计算机视觉应用。它提供了丰富的图像处理和分析功能,包括边缘检测、图像滤波、特征提取、物体识别等。在计算机视觉领域,OpenCV是研究和开发人员的强大工具。 Sobel边缘检测算法的基本原理 Sobel边缘检测算法是一种基于图像梯...
Canny 边缘检测是一种使用多级边缘检测算法检测边缘的方法。1986 年,John F. Canny 发表了著名的论文A Computational Approach to Edge Detection,在该论文中详述了如何进行边缘检测。OpenCV提供了函数cv2.Canny()实现Canny边缘检测。 一. 图像梯度 1.1 Sobel理论基础 1.1.1 水平方向偏导数近似值计算 1.1.2 垂直方向...
一、Sobel边缘检测滤波(Sobel Edge Detection) 1、核心原理 Sobel滤波器是基于梯度计算的边缘检测方法,通过对图像进行空间域的卷积来突出图像中的边缘。Sobel滤波器通过分别计算图像在X和Y方向的梯度来检测图像的边缘。 2、功能详解 用于边缘检测,突出图像中的边缘。 计算图像的梯度幅值,结果用于进一步的图像分析,如轮廓...
基于OpenCV,编写程序,实现边缘检测与角点检测(Sobel、Canny边缘检测,Susan、Harris角点检测)。 实验配置准备 安装必要的库: pip install opencv-python opencv-python-headlessnumpymatplotlib 实验代码: import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取图像 image = cv2.imread('your_image.jpg...
这篇博文介绍利用OpenCV的库函数Sobel()对图像作边缘检测。 先对Sobel算子进行大概介绍: 1 sobel算子是以一阶微分为基础的边缘检测,是通过离散微分方法求取图像边缘的边缘检测算子,它在水平方向和垂直方向上对图像作边缘检测运算。 2 Sobel算子结合了高斯平滑滤波的思想,将边缘检测滤波器尺寸由ksize * 1改进为ksize ...
privatefunedgeDetectionX(){title="X轴方向边缘检测"valresultX=Mat()Imgproc.Sobel(mRgb,resultX,CvType.CV_16S,2,0,1)Core.convertScaleAbs(resultX,resultX)showMat(mBinding.ivResult,resultX)}privatefunedgeDetectionY(){title="Y轴方向边缘检测"valresultY=Mat()Imgproc.Sobel(mRgb,...
2.2OpenCV中Canny函数详解 Canny函数利用Canny算法来进行图像的边缘检测。 C++:void Canny(InputArray image,OutputArray edges,double threshold1,double threshold2,int apertureSize=3,bool L2gradient=false ) C++: void Canny(InputArray image,OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, int aperture...
Scharr算子又称为Scharr滤波器,也是计算x或y方向上的图像差分,在OpenCV中主要配合Sobel算子的运算而存在的,下面对比一下Sobel算子和scharr算子的核函数对比:1.5.2 Scharr算子Python实现Scharr算子和Sobel算子类似,这里简单说一下其函数用法。在OpenCV-Python中,使用Scharrl的算子的函数原型如下:...
openCV封装了该算法 C++: void medianBlur(InputArray src,OutputArray dst, int ksize) 参数详解:第一个参数,InputArray类型的src,函数的输入参数,填1、3或者4通道的Mat类型的图像;当ksize为3或者5的时候,图像深度需为CV_8U,CV_16U,或CV_32F其中之一,而对于较大孔径尺寸的图片,它只能是CV_8U。第二个参数...
import cv2 # 导入OpenCV库 import numpy as np # 导入NumPy库 from matplotlib import pyplot as plt # 导入Matplotlib库用于显示图像 # 加载图像并转换为灰度图 image = cv2.imread('img.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # Sobel边缘检测函数 def sobel_edge_detection(image): ...