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("construc ...

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，個人理解 網上查了很多資料，都說sobel算子是用來檢測邊緣的，分別給了兩個方向上的卷積核，然后說明做法，就說這就是sobel算子。對於我個人來說，還有很多不明白的地方，所以理清下思路。 #2，邊緣、邊界和sobel算子 這個可以自己去google或者百度找定義，邊緣和邊界不一樣 ...

圖像處理中，一個最基本並且最重要的卷積就是導數的計算，一般用來表達微分最常用的操作是Sobel算子，可以包含任意階的微分以及融合偏導(例如∂2/∂x∂y)。在圖像處理中，主要用作邊緣檢測。在技術上，它是一離散性差分算子，用來運算圖像亮度函數的梯度之近似值。在圖像的任何一點使用此算子，將會產生對應 ...

Sobel算子和梯度計算 一、目的與原理 （1）目的：Sobel算子主要用於邊緣檢測，對噪聲平滑抑制。 （2）原理：圖像梯度用於邊緣檢測。邊緣是像素值發生躍遷的地方，是圖像的顯著特征之一。圖像中有灰度值的變化就會有梯度，從而產生邊緣，在邊緣處，具有變化的強弱及方向。圖像上可以使用一階差分來 ...

Roberts算子 Roberts算子即為交叉微分算法，它是基於交叉差分的梯度算法，通過局部差分計算檢測邊緣線條。常用來處理具有陡峭的第噪聲圖像，當圖像邊緣接近於正45度或負45度時，該算法處理效果更理想，其缺點時對邊緣的定位不太准確，提取的邊緣線條較粗。 在Python中，Roberts算子 ...

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 ...

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。 ...