缺点:Sobel算子并没有将图像的主题与背景严格地区分开来,换言之就是 Sobel算子并没有基于图像灰度进行处理,由于Sobel算子并没有严格地模拟人的视觉生理特征,所以提取的图像轮廓有时并不能令人满意。 2、Isotropic Sobel 算子 Sobel算子另一种形式是(Isotropic Sobel)算子,加权平均算子,权值反比于邻点与中心点的距离,...
一、图像梯度-Sobel算子 img = cv2.imread('pie.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.imshow("img",img) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, 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 defcv_show(img,name): cv2.imshow...
图像处理算子是对图像进行处理时所用到的算子,根据计算机视觉(Computer Vision)图像内容表示方法不同,可划分为基于全局特征的图像内容表示方法下的全局特征描述算子和基于局部特征的图像内容表示方法下的局部特征描述算子。尽管根据图像不同特征设计出不同的图像算法,但全局特征和局部特征描述算子在本质上没有明显差异。 类...
下面介绍一些Halcon中常用的图像增强算子: 一、空间域 1、线性灰度变换:一般不改变像素点的坐标信息,只改变像素点的灰度值 主要使用算子: scale_image(Image : ImageScaled : Mult, Add : ) — 缩放图像的灰度值 原理:算子scale_image对输入的图像(Image)进行如下变换: ...
今天给大家介绍7种图像边缘检测算子。边缘检测的一般思路如下: 将传进来的图片矩阵用算子进行卷积求和(卷积和取绝对值); 用新的矩阵(与原图一样大小)去接收每次的卷积和的值; 卷积图片所有的像素点后,把新的矩阵数据类型转化为uint8。 注意:必须对求得的卷积和的值求绝对值;矩阵数据类型进行转化。 1 Roberts...
上面的式子用像素表示为,用中间像素的上下左右的格子的和减去中间格子的4倍。(图片来源(13条消息) Laplace(拉普拉斯)算子_Sagacity_1125的博客-CSDN博客_拉普拉斯算子,侵删) 代码示例 强大的opencv已经实现了这些传统算子了。下面看一下拉普拉斯算子在图像上的展现。
目录:Sobel算子、通过插值和池化实现上下采样、通过卷积和转置卷积实现上下采样、图像划分为patches以及展成向量。 一、Sobel边缘提取算子的实现:需要注意的是,torch.nn 的网络层处理图像通常都要求4维 tensor (batch, channel, height, width),如果维度不够需要扩展,作为图像 plot 的时候还需把维度压缩回去。
局部图像算子是图像特征的局部表达，它反映了图像上具有的局部特性，适合于对图像进行特征提取、匹配、检索等应用领域。背景 目前计算机视觉领域的图像内容表示方法分为基于全局特征的图像内容表示方法和基于局部特征的图像内容表示方法。为提高图像内容表示的性能，研究者提出了大量的图像区域描述算法，其中部分描述算法是为...
局部图像算子是图像特征的局部表达，它反映了图像上具有的局部特性，适合于对图像进行匹配，检索等应用。引言 目前计算机视觉领域的图像内容表示方法分为基于全局特征的图像内容表示方法和基于局部特征的图像内容表示方法。为提高图像内容表示的性能，研究者提出了大量的图像区域描述算法，其中部分描述算法是为全局特征设计的...