用OpenCV4实现图像的超分别率 本实验原文链接:· https://arxiv.org/pdf/1807.06779.pdf 原文摘要 单图像超分辨率(SISR)的主要挑战是如何恢复微小纹理等高频细节。然而,大多数最先进的方法缺乏识别高频区域的特定模块,导致输出图像模糊 ...
在图像处理中,求解图像梯度是常用操作。 Sobel算子 Sobel 算子是一种离散性差分算子,用来计算图像像素值的一阶 二阶 三阶或混合梯度。在图像的任何一点使用此算子,将会产生对应的灰度矢量或是其法矢量。 参数含义 src 输入图像 dst 输出结果,与输入图像具有相同的尺寸和通道数 ddepth 输出图像的数据类型。支持以下数据类型组合 src.depth CV U, ddepth CV S ...
2020-02-27 21:38 0 622 推荐指数:
用OpenCV4实现图像的超分别率 本实验原文链接:· https://arxiv.org/pdf/1807.06779.pdf 原文摘要 单图像超分辨率(SISR)的主要挑战是如何恢复微小纹理等高频细节。然而,大多数最先进的方法缺乏识别高频区域的特定模块,导致输出图像模糊 ...
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 ...
图像的梯度计算的是图像变化的速度,对于边缘部分呢灰度值变换大,梯度值也大,相反则灰度值变化小,梯度值小 图像梯度值严格说应该需要求导数,但是图像梯度一般通过计算像素值的差,来得到梯度的近似值 以下介绍三种算子的使用Sobel算子、Scharr算子和Laplacian算子 ...
图像梯度 我们知道一阶导数可以用来求极值。把图片想象成连续函数,因为边缘部分的像素值与旁边的像素明显有区别,所以对图片局部求极值,就可以得到整幅图片的边缘信息。不过图片是二维的离散函数,导数就变成了差分,这个查分就变成了图像梯度。 1. 垂直边缘提取 滤波是应用卷积来实现的,卷积的关键 ...
今天,我们来实现一个视频实时检测颜色物体的小实例,视频中主要有三个颜色物体,我们只检测红色和绿色的球状物体,如下图所示: 第一步需要打开视频(或者摄像头): cap = cv2.Vide ...
形态学转换 腐蚀 膨胀 先进性腐蚀再进行膨胀就叫做开运算。就像我们上面介绍的那样,它被用来去除噪声。这里我们用到的函数是 cv2.morphologyEx()。 图像梯度 梯度简单来说就是求导,对于像素点的分布曲线求导,然后在像素 ...
学习图像梯度,图像边界等 梯度简单来说就是求导。 OpenCV提供了三种不同的梯度滤波器,或者说高通滤波器:Sobel,Scharr和Lapacian。Sobel,Scharr其实就是求一阶或二阶导。Scharr是对Sobel的部分优化。Laplacian是求二阶导 ...
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 ...