边缘检测 边缘是指图象中灰度发生急剧变化的区域。图象 灰度的变化情况可以用灰度分布的梯度来反映，给定连续图象f(x，y)，其 方向导数在边缘法线方向上取得局部最大值。 图象中一点的边缘被定义为一个矢量，模为当前点最人的方向导数，方向为该角度代表 ...

文章来源：https://blog.csdn.net/on2way/article/details/46851451 梯度简单来说就是求导，在图像上表现出来的就是提取图像的边缘（不管是横向的、纵向的、斜方向的等等），所需要的无非也是一个核模板，模板 ...

　　本文学习利用python学习边缘检测的滤波器，首先读入的图片代码如下： import cv2 from pylab import * img = cv2.imread("construction.jpg") img = cv2.cvtColor(img ...

边缘检测是检测图像中的一些像素点，它们周围的像素点的灰度发生了急剧的变化，我们认为在这过程中，图像中的物体不同导致了这一变化，因此可以将这些像素点作为一个集合，可以用来标注图像中不同物体的边界。边缘区域的灰度剖面可以看作是一个阶跃，即图像的灰度在一个很小的区域内变化到另一个相差十分 ...

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 ...

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　opencv-学习笔记(6)图像梯度Sobel以及canny边缘检测 这章讲了 sobel算子 scharr算子 Laplacion拉普拉斯算子 图像深度问题 Canny检测 ...

　　前几篇博客介绍了二值图像的形态学图像处理，本篇博客整理一下灰度形态学的相关图像处理，最后实现基于灰度形态学梯度的边缘检测效果。 一、腐蚀（Erode） 　　灰度形态学腐蚀，即求局部最小值。以 3x3 模板为例，即找出该模板的最小值作为输出即可。 　　通过灰度形态学腐蚀，图像中 ...

一、图像梯度算法 1、图像梯度-Sobel算子 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 用lena图像 ...