常見邊緣檢測算子極其實現(基於Python和OpenCV)
1.邊緣檢測類型和基本原理 在圖像處理中，圖像邊緣常包括三種模型 1).台階模型：相鄰兩個像素的灰度值快速變化；如：在離散灰度圖像中，灰度值為...0,0,255,255,...就可視為台階模型； 2).斜坡模型：圖像中從亮到暗（或暗到亮）呈現一個類似於斜坡，如在離散灰度圖像灰度 ...
原文：Opencv學習筆記3：邊緣檢測算子的實現方法
一 邊緣檢測概念 圖像的邊緣檢測的原理是檢測出圖像中所有灰度值變化較大的點，而且這些點連接起來就構成了若干線條，這些線條就可以稱為圖像的邊緣。效果如圖： 接下來介紹一下邊緣提取的幾種算子，具體證明過程可能會比較簡單，重點在函數的使用上。 二 算法實現： .索貝爾算子 索貝爾算子 Sobel operator 計算。 C :voidSobel InputArraysrc, OutputArrayds ...
2018-07-31 09:51 0 1197 推薦指數：
相關推薦
基於MATLAB邊緣檢測算子的實現
基於MATLAB邊緣檢測算子的實現 作者：lee神 1. 概述 邊緣檢測是圖像處理和計算機視覺中的基本問題，邊緣檢測的目的是標識數字圖像中亮度變化明顯的點。圖像屬性中的顯著變化通常反映了屬性的重要事件和變化。 這些包括（i）深度上的不連續、（ii）表面方向不連續、（iii）物質 ...
Python+OpenCV實現圖像邊緣檢測算子SOBEL、ROBERT
在Jupyter Notebook上使用Python實現圖像邊緣檢測算子SOBEL、ROBERT，這個過程中實現某些功能處理出來的圖像可能會有點粗糙。關於opencv庫的安裝可以參考：Python下opencv庫的安裝過程與一些問題匯總。 1.實現代碼 2.運行 ...
5.2 基本邊緣檢測算子—Sobel
Sobel算子是應用廣泛的離散微分算子之一，用於圖像處理中的邊緣檢測，計算圖像灰度的近似梯度。 基於圖像卷積來實現在水平方向和垂直方向檢測對應方向上的邊緣。 對於源圖像與奇數Sobel水平核Gx、垂直核Gy進行卷積可計算水平與垂直變換。 Sobel算子在進行邊緣檢測時候效率較高，對精度要求 ...
Sobel 邊緣檢測算子
的近似梯度。 圖像邊緣,相素值會發生顯著的變化了。表示這一改變的一個方法是使用 導數 。 梯度值 ...
Canny邊緣檢測算法（基於OpenCV的Java實現）
Canny邊緣檢測算法（基於OpenCV的Java實現） 目錄 Canny邊緣檢測算法（基於OpenCV的Java實現） 緒論 Canny邊緣檢測算法的發展歷史 Canny邊緣檢測算法的處理流程 用高斯濾波器平滑圖像 ...
opencv學習筆記4 邊緣檢測
一。邊緣檢測的一般步驟 1.濾波 2.增強 3.檢測 二。canny void Canny(InputArray image,OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize=3,bool ...
opencv——邊緣檢測算法（總結）
前言 耐心看完一定會有收獲的，大部分內容也會在代碼中體現，結合理論知識和代碼進行理解會更有效。代碼用opencv4.5.1（c++）版實現 一、邊緣檢測算法 邊緣檢測算法是指利用灰度值的不連續性質，以灰度突變為基礎分割出目標區域。對鋁鑄件表面進行成像后會產生一些帶缺陷的區域，這些區域的灰度值 ...