邊緣檢測 邊緣是指圖象中灰度發生急劇變化的區域。圖象 灰度的變化情況可以用灰度分布的梯度來反映，給定連續圖象f(x，y)，其 方向導數在邊緣法線方向上取得局部最大值。 圖象中一點的邊緣被定義為一個矢量，模為當前點最人的方向導數，方向為該角度代表 ...

文章來源：https://blog.csdn.net/on2way/article/details/46851451 梯度簡單來說就是求導，在圖像上表現出來的就是提取圖像的邊緣（不管是橫向的、縱向的、斜方向的等等），所需要的無非也是一個核模板，模板 ...

　　本文學習利用python學習邊緣檢測的濾波器，首先讀入的圖片代碼如下： import cv2 from pylab import * img = cv2.imread("construction.jpg") img = cv2.cvtColor(img ...

邊緣檢測是檢測圖像中的一些像素點，它們周圍的像素點的灰度發生了急劇的變化，我們認為在這過程中，圖像中的物體不同導致了這一變化，因此可以將這些像素點作為一個集合，可以用來標注圖像中不同物體的邊界。邊緣區域的灰度剖面可以看作是一個階躍，即圖像的灰度在一個很小的區域內變化到另一個相差十分 ...

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 ...

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　opencv-學習筆記(6)圖像梯度Sobel以及canny邊緣檢測 這章講了 sobel算子 scharr算子 Laplacion拉普拉斯算子 圖像深度問題 Canny檢測 ...

　　前幾篇博客介紹了二值圖像的形態學圖像處理，本篇博客整理一下灰度形態學的相關圖像處理，最后實現基於灰度形態學梯度的邊緣檢測效果。 一、腐蝕（Erode） 　　灰度形態學腐蝕，即求局部最小值。以 3x3 模板為例，即找出該模板的最小值作為輸出即可。 　　通過灰度形態學腐蝕，圖像中 ...

一、圖像梯度算法 1、圖像梯度-Sobel算子 dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize) ddepth:圖像的深度 dx和dy分別表示水平和豎直方向 ksize是Sobel算子的大小 用lena圖像 ...