从图中可以看出,分别计算水平与竖直梯度后叠加,图像效果较好,同时计算xy后图像有一部分未能显示,且边界位置有重影。 Scharr算子 Scharr算子如上图所示,Scharr算子矩阵值更大,在图像上区分更明显 函数:dst=cv2.Scharr(src,ddepth,dx,dy) Laplacian算子 Laplacian算子如上图所示,Laplacian算子对变化更敏感,常与其他...
sobel算子是一个离散微分算子,计算得到的是图像梯度的近似值。sobel算子结合了高斯平滑和微分。 假设输入图像是I,,核大小为3,通过下面运算分别计算水平方向和垂直方向的微分: a.水平方向: b.垂直方向: 具体运算为: 结合上面结果可以计算出图像中一个点的近似梯度: 或者表示为: 需要注意的是,当核的大小为3时,也...
在图像的每个点,我们通过结合上述两个结果计算该点的梯度近似值: 尽管有时使用以下更简单的公式: 拓展: 当核的大小为3时,上面所示的Sobel核可能会产生明显的不准确性(毕竟,Sobel只是导数的近似值)。OpenCV通过使用Scharr()函数解决了大小为3的内核的这种不准确性。这与标准sobel算子一样快,但更准确。它实现了以...
convertScaleAbs(sobel_y,sobel_y);//对x及y方向上的梯度图像做权重相加addWeighted(sobel_X,0.5,sobel_y,0.5,1,sobel_result); imshow("sobel_result",sobel_result);//使用Scharr函数计算x方向及y方向的梯度图像Scharr(dst,scharr_x,CV_16S,1,0); Scharr(dst,scharr_y,CV_16S,0,1);//计算绝对值...
Scharr 算子说明与使用 在Sobel算子算法函数中,如果设置 ksize=-1 就会使用3x3的 Scharr滤波器。 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...
Sobel算子可以计算图像梯度,计算图像梯度的作用是提取边界。融合计算的X和Y梯度,比直接计算X和Y的梯度,效果要好。 cv2.Sobel(src,ddepth,dx,dy[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]) 参数如下, 代码如下, importcv2importnumpyasnp# 获取照片路径path="cjavapy.jpg"# 读取照片img=cv2.imread...
图像梯度 , ksize) ddepth:图像的深度 dx和dy分别表示水平和竖直方向ksize是Sobel算子的大小 有正有负,负数会被截断,所以要取绝对值cv2.convertScaleAbs(sobelx) 不...提取的细节更多,sobel粗边界更明显,laplacian算子效果不好 9.3 scharr算子函数及其使用 ...
在图像处理和计算机视觉领域,边缘检测是一项重要的任务。Sobel算子和Scharr算子是两种常用的边缘检测算子,用于检测图像中的边缘信息。OpenCV提供了这两种算子的实现函数,使得边缘检测更加简单和高效。本文将以Sobel算子和Scharr算子为中心,为你介绍使用OpenCV进行边缘检测的基本步骤和实例。
sobel算子得到的是图像在x方向和y方向的梯度图像。拉普拉斯算子得到二阶梯度。Scharr算子: 9.3 scharr算子函数及其使用 算子一样,使用右边一列减去左边一列,但是系数不太一样。 可以对比一下: 可以说,scharr算子是sobel算子的改进。scharr算子运算准确度更高,效果更好。 我们经常用到的是scharr算子,sobel算子不怎...
#计算Y轴方向的梯度 dy=cv2.Sobel(dog1,cv2.CV_64F,dx=0,dy=1,ksize=3) #使用Sobel算子,别忘了把x,y方向的梯度合并在一起 #Sobel算子必须分开计算x,y轴,不然的话效果很差 #dst=cv2.add(dx,dy) #使用addWeighted也可以 #dst=cv2.addWeighted(dx,0.5,dy,0.5,gamma=0) ...