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("construc ...

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，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 ...

Roberts算子 Roberts算子即为交叉微分算法，它是基于交叉差分的梯度算法，通过局部差分计算检测边缘线条。常用来处理具有陡峭的第噪声图像，当图像边缘接近于正45度或负45度时，该算法处理效果更理想，其缺点时对边缘的定位不太准确，提取的边缘线条较粗。 在Python中，Roberts算子 ...

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 ...

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。 ...