opencv边缘检测-拉普拉斯算子
sobel算子一文说了,索贝尔算子是模拟一阶求导,导数越大的地方说明变换越剧烈,越有可能是边缘. 那如果继续对f'(t)求导呢? 可以发现"边缘处"的二阶导数=0. 我们可以利用这一特性去寻找图像的边缘. 注意有一个问题,二阶求导为0的位置也可能是无意义的位置 拉普拉斯算子推导过程 ...
原文：opencv —— Laplacian 拉普拉斯算子、二阶导数用于边缘检测
Laplacian 算子简介 求多元函数的二阶导数的映射又称为 Laplacian 算子: 计算拉普拉斯变换：Laplacian 函数 voidLaplacian InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, int ksize , double scale , double delta , int borderType BORDER DEFAULT s ...
2020-02-18 14:33 0 708 推荐指数：
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#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>#include <math.h> using namespace std;using namespace cv; //拉普拉斯 边缘计算void ...
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sobel 算子的基本概念 sobel 算子是一个主要用于边缘检测的离散微分算子，它结合了高斯平滑和微分求导，用于计算图像灰度函数的近似梯度。 其基础来自于一个事实，即在边缘部分，像素值出现“跳跃”或者较大的变化。如果在此边缘部分求取一阶导数，会看到极值的出现。正如下图所示 ...