點擊上方“3D視覺工坊”，選擇“星標” 干貨第一時間送達 來源：Opencv視覺實踐 本文翻譯自光頭哥哥的博客：【Blur detection with OpenCV】。 本文僅作學習分享，原文鏈接： https://www.pyimagesearch.com/2015/09 ...

#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>#include <math.h> using namespace std;using namespace cv; //拉普拉斯 邊緣計算void ...

Laplace算子和Sobel算子一樣，屬於空間銳化濾波操作。起本質與前面的Spatial Filter操作大同小異，下面就通過Laplace算子來介紹一下空間銳化濾波，並對OpenCV中提供的Laplacian函數進行一些說明。 數學原理 離散函數導數 離散函數的導數退化成了差分，一維一階 ...

sobel算子一文說了,索貝爾算子是模擬一階求導,導數越大的地方說明變換越劇烈,越有可能是邊緣. 那如果繼續對f'(t)求導呢? 可以發現"邊緣處"的二階導數=0. 我們可以利用這一特性去尋找圖像的邊緣. 注意有一個問題,二階求導為0的位置也可能是無意義的位置 拉普拉斯算子推導過程 ...

【摘要】 　　Laplace算子作為邊緣檢測之一，和Sobel算子一樣也是工程數學中常用的一種積分變換，屬於空間銳化濾波操作。拉普拉斯算子（Laplace Operator）是n維歐幾里德空間中的一個二階微分算子，定義為梯度（▽f）的散度（▽·f）。拉普拉斯算子也可以推廣為定義在黎曼流形 ...

今天閑着無聊，做了一下用拉普拉斯算子銳化圖片。 網上找了一副月球面的圖片。 居然這和 某教材上的實例圖片一樣，這就是人家銳化后的圖片。 所以我先對這張圖片進行了高斯模糊。 這樣細節就是不是很明顯了。 現在就用拉普拉斯算子提取細節。我采用的算子有以下兩個 (0,1,0,1 ...

我們在上一個教程中前面的例子學習了使用Sobel邊緣檢測。原理是利用邊緣區域像素值的跳變。通過求一階導數，可以使邊緣值最大化。如下圖所示： 那么，如果求二階導數會得到什么呢? 可以觀察到二階導數為0的地方。因此，可以利用該方法獲取圖像中的邊緣。然而，需要注意的是二級導數為0的不只出現在邊緣地 ...

Opencv拉普拉斯算子——圖像增強 ...