前文傳送門： 「Python 圖像處理 OpenCV （1）：入門」 「Python 圖像處理 OpenCV （2）：像素處理與 Numpy 操作以及 Matplotlib 顯示圖像」 「Python 圖像處理 OpenCV （3）：圖像屬性、圖像感興趣 ROI 區域及通道處理 ...

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 ...

人眼怎么識別圖像邊緣? 比如有一幅圖,圖里面有一條線,左邊很亮,右邊很暗,那人眼就很容易識別這條線作為邊緣.也就是像素的灰度值快速變化的地方. sobel算子 對於f(t),其導數f'(t)反映了每一處的變化趨勢.在變化最快的位置其導數最大. sobel算子的思路就是模擬求一階導數 ...

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 ...

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 ...

sobel算子 - sophia_hxw - 博客園 http://www.cnblogs.com/sophia-hxw/p/6088035.html #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 ...

　　“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）物質屬性變化和（iv）場景照明變化。 邊緣檢測是圖像處理和計算機視覺中，尤其是 ...

　　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 ...