错,而非边缘进行了模糊。双边模糊的效率比较低,特别是sigmaSpace比较大的时候。 cv.bilat ...
. 什么是Sobel算子 . 为什么要对图像做微分 . 如何对图像做微分 当我们要对图像进行边缘检测的时候,我们注意到,在边缘处像素的强度的变化率是很大的。而微分恰好是表示这种变化率的很好的方式。 在对图像做微分的时候,我们也是对像素做卷积运算,而这里我们使用的kernel,就是Sobel算子。 在使用Sobel算子做微分的时候,我们计算行方向上的变化 和列方向上的变化, 再对这两个变化求平方和 ...
2014-12-03 21:51 0 3051 推荐指数:
错,而非边缘进行了模糊。双边模糊的效率比较低,特别是sigmaSpace比较大的时候。 cv.bilat ...
目录 Sobel算子 图像边缘提取 Sobel算子 Sobel算子主要用于边缘检测; 边缘:是像素值发生跃迁的地方,是图像的显著特征之一,在图像特征提取, 对象检测, 模式识别等方面都有重要的作用; 如何提取边缘,对图像求它的一阶导数;delta ...
卷积应用-图像边缘提取 ...
1.Sobel算子 卷积的作用除了实现图像模糊或者去噪,还可以寻找一张图像上所有梯度信息,这些梯度信息是图像的最原始特征数据,进一步处理之后就可以生成一些比较高级的特征用来表示一张图像实现基于图像特征的匹配,图像分类等应用。 Sobel算子是一种很经典的图像梯度提取算子,其本质 ...
Sobel算子对噪声具有平滑作用,提供较为精确的边缘方向信息,边缘定位精度不够高。当对精度要求不是很高时,是一种较为常用的边缘检测方法。 ...
图像边缘锐化处理的目的 突出图像的细节,或者增强被模糊的细节,增强图像边缘,便于提取目标物体的边界,对图像进行分割、目标区域识别、区域形状提取等为图像理解和分析打下基础。 图像边缘锐化的基本方法 微分运算 梯度锐化 边缘检测 图像边缘类型 通常,边缘上的灰度 ...
实现思路: 1,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) 2,用新的矩阵(与原图一样大小)去接收每次的卷积和的值 3,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。 完整代码 ...
」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 ...