錯,而非邊緣進行了模糊。雙邊模糊的效率比較低,特別是sigmaSpace比較大的時候。 cv.bilat ...
. 什么是Sobel算子 . 為什么要對圖像做微分 . 如何對圖像做微分 當我們要對圖像進行邊緣檢測的時候,我們注意到,在邊緣處像素的強度的變化率是很大的。而微分恰好是表示這種變化率的很好的方式。 在對圖像做微分的時候,我們也是對像素做卷積運算,而這里我們使用的kernel,就是Sobel算子。 在使用Sobel算子做微分的時候,我們計算行方向上的變化 和列方向上的變化, 再對這兩個變化求平方和 ...
2014-12-03 21:51 0 3051 推薦指數:
錯,而非邊緣進行了模糊。雙邊模糊的效率比較低,特別是sigmaSpace比較大的時候。 cv.bilat ...
目錄 Sobel算子 圖像邊緣提取 Sobel算子 Sobel算子主要用於邊緣檢測; 邊緣:是像素值發生躍遷的地方,是圖像的顯著特征之一,在圖像特征提取, 對象檢測, 模式識別等方面都有重要的作用; 如何提取邊緣,對圖像求它的一階導數;delta ...
卷積應用-圖像邊緣提取 ...
1.Sobel算子 卷積的作用除了實現圖像模糊或者去噪,還可以尋找一張圖像上所有梯度信息,這些梯度信息是圖像的最原始特征數據,進一步處理之后就可以生成一些比較高級的特征用來表示一張圖像實現基於圖像特征的匹配,圖像分類等應用。 Sobel算子是一種很經典的圖像梯度提取算子,其本質 ...
Sobel算子對噪聲具有平滑作用,提供較為精確的邊緣方向信息,邊緣定位精度不夠高。當對精度要求不是很高時,是一種較為常用的邊緣檢測方法。 ...
圖像邊緣銳化處理的目的 突出圖像的細節,或者增強被模糊的細節,增強圖像邊緣,便於提取目標物體的邊界,對圖像進行分割、目標區域識別、區域形狀提取等為圖像理解和分析打下基礎。 圖像邊緣銳化的基本方法 微分運算 梯度銳化 邊緣檢測 圖像邊緣類型 通常,邊緣上的灰度 ...
實現思路: 1,將傳進來的圖片矩陣用算子進行卷積求和(卷積和取絕對值) 2,用新的矩陣(與原圖一樣大小)去接收每次的卷積和的值 3,卷積圖片所有的像素點后,把新的矩陣數據類型轉化為uint8 注意: 必須對求得的卷積和的值求絕對值;矩陣數據類型進行轉化。 完整代碼 ...
」 「Python 圖像處理 OpenCV (4):圖像算數運算以及修改顏色空間」 「Python 圖像處理 ...