#1,个人理解 网上查了很多资料,都说sobel算子是用来检测边缘的,分别给了两个方向上的卷积核,然后说明做法,就说这就是sobel算子。对于我个人来说,还有很多不明白的地方,所以理清下思路。 #2,边缘、边界和sobel算子 这个可以自己去google或者百度找定义,边缘和边界不一样 ...
描述:cv 中的sobel算子 函数原型: dst cv .Sobel src,ddepth,dx,dy ,dst ,ksize ,scale ,delta ,borderType 参数: 前四个是必须的参数: . src 需要处理的图像 . ddepth 图像的深度, 表示采用的是与原图像相同的深度。目标图像的深度必须大于等于原图像的深度 . dx 对x轴方向求导的阶数,一般为 ,其中 表示这个 ...
2018-04-17 19:28 0 1364 推荐指数:
#1,个人理解 网上查了很多资料,都说sobel算子是用来检测边缘的,分别给了两个方向上的卷积核,然后说明做法,就说这就是sobel算子。对于我个人来说,还有很多不明白的地方,所以理清下思路。 #2,边缘、边界和sobel算子 这个可以自己去google或者百度找定义,边缘和边界不一样 ...
图像处理中,一个最基本并且最重要的卷积就是导数的计算,一般用来表达微分最常用的操作是Sobel算子,可以包含任意阶的微分以及融合偏导(例如∂2/∂x∂y)。在图像处理中,主要用作边缘检测。在技术上,它是一离散性差分算子,用来运算图像亮度函数的梯度之近似值。在图像的任何一点使用此算子,将会产生对应 ...
Sobel算子和梯度计算 一、目的与原理 (1)目的:Sobel算子主要用于边缘检测,对噪声平滑抑制。 (2)原理:图像梯度用于边缘检测。边缘是像素值发生跃迁的地方,是图像的显著特征之一。图像中有灰度值的变化就会有梯度,从而产生边缘,在边缘处,具有变化的强弱及方向。图像上可以使用一阶差分来 ...
一、读入图像 使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片 filepath:要读入图片的完整路径 flags:读入图片的标志 cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道 ...
cv::convertScaleAbs()用于实现对整个图像数组中的每一个元素,进行如下操作: 该操作可实现图像增强等相关操作的快速运算,具体用法如下: 下面通过一个具体的例子来展示这个函数的妙用: 执行结果如下: ...
透视变换的原理可以参看这篇博客,讲得相当好了 https://blog.csdn.net/guduruyu/article/details/72518340 唯一有一点问题是,博客中提到的透视变换公式: 与cv2中的不完全对应,cv2中的公式实际上是 其实原理上是一样 ...
这两个模块是很容易出问题的模块,以下的解决办法都是从网上收集而来。 安装dlib: pypi.python.org/pypi/dlib/19.6.0 下载 dlib-19.6.0-cp36-c ...
function interpretation cv.imread() open image cv.imwrite() save image img.shape ...