一、梯度 不是一个实数，他是一个向量即有方向有大小。以一个二元函数来讲解，设一个二元函数f(x,y)，在某个点的梯度为： = ：称为向量微分算子或nabla算子 梯度的方向是函数变化最快的方向，沿着梯度的方向容易找到最大值。 二、图像梯度 模糊图像中的物体轮廓不冥想 ...

图像有像素组成，像素都是一个一个的数值，我们所能看到的图像的边界都是色彩变化很大的区域。所以当检测某个像素周围的值，值的差异很大，也就是梯度很大时，则可以判定该位置为边界。 1，sobel算子理论基础： x方向的梯度：右边-左边 （水平方向找的竖向的边界）：（系数取决于卷积核）如果左右两列 ...

的变化率，即导数（梯度），那么对于图像来说，可不可以用微分来表示图像灰度的变化率呢，当然是可以的，前面 ...

图像梯度 推文：【OpenCV入门教程之十二】OpenCV边缘检测：Canny算子,Sobel算子,Laplace算子,Scharr滤波器合辑 一：sobel算子 补充：在sobel算子的基础上还有一种Scharr算子，可以获取更强的边缘检测（噪声 ...

一，定义与作用 图像梯度作用：获取图像边缘信息 二，Sobel 算子与函数的使用 （1）Sobel 算子------来计算变化率 （2）Sobel函数的使用 （3-1）代码实现（分别）： （3-2）代码实现（合起 ...

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 ...

目录 零、梯度理论 一、Sobel 算子 cv2. Sobel 方法 二、Scharr 算子 三、lapkacian 拉普拉斯算子 零、梯度理论 可以把图像看成二维离散函数，图像梯度就是这个二维离散函数的求导： 梯度一般 ...

图像其实就是二元函数 $f(x,y)$，只不过是离散的，图像梯度就是这个二元离散函数的偏导。计算图像梯度是一个一个像素点求的。 连续二元函数的偏导数为 $$\frac{\partial f(x,y)}{\partial x} = \lim_{\Delta x\rightarrow ...