#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>#include <math.h> using namespace std;using namespace cv; //拉普拉斯 边缘计算void ...
我们在上一个教程中前面的例子学习了使用Sobel边缘检测。原理是利用边缘区域像素值的跳变。通过求一阶导数,可以使边缘值最大化。如下图所示: 那么,如果求二阶导数会得到什么呢 可以观察到二阶导数为 的地方。因此,可以利用该方法获取图像中的边缘。然而,需要注意的是二级导数为 的不只出现在边缘地方,还可能是一些无意义的位置,根据需要通过滤波处理该情况。 二阶微分 现在我们来讨论二阶微分,它是拉普拉斯算子 ...
2021-12-07 15:22 0 147 推荐指数:
#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>#include <math.h> using namespace std;using namespace cv; //拉普拉斯 边缘计算void ...
Laplace算子和Sobel算子一样,属于空间锐化滤波操作。起本质与前面的Spatial Filter操作大同小异,下面就通过Laplace算子来介绍一下空间锐化滤波,并对OpenCV中提供的Laplacian函数进行一些说明。 数学原理 离散函数导数 离散函数的导数退化成了差分,一维一阶 ...
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 ...
点击上方“3D视觉工坊”,选择“星标” 干货第一时间送达 来源:Opencv视觉实践 本文翻译自光头哥哥的博客:【Blur detection with OpenCV】。 本文仅作学习分享,原文链接: https://www.pyimagesearch.com/2015/09 ...
Opencv拉普拉斯算子——图像增强 ...
【摘要】 Laplace算子作为边缘检测之一,和Sobel算子一样也是工程数学中常用的一种积分变换,属于空间锐化滤波操作。拉普拉斯算子(Laplace Operator)是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子,定义为梯度(▽f)的散度(▽·f)。拉普拉斯算子也可以推广为定义在黎曼流形 ...
今天闲着无聊,做了一下用拉普拉斯算子锐化图片。 网上找了一副月球面的图片。 居然这和 某教材上的实例图片一样,这就是人家锐化后的图片。 所以我先对这张图片进行了高斯模糊。 这样细节就是不是很明显了。 现在就用拉普拉斯算子提取细节。我采用的算子有以下两个 (0,1,0,1 ...
img = cv2.imread(r'F:\python\work\cv_learn\clipboard.png',1) cv2.imshow('input',img) kernel = np.array([[0, -1, 0], [0, 5, 0], [0, -1, 0]])#定义卷积核 ...