用OpenCV4實現圖像的超分別率 本實驗原文鏈接:· https://arxiv.org/pdf/1807.06779.pdf 原文摘要 單圖像超分辨率(SISR)的主要挑戰是如何恢復微小紋理等高頻細節。然而,大多數最先進的方法缺乏識別高頻區域的特定模塊,導致輸出圖像模糊 ...
在圖像處理中,求解圖像梯度是常用操作。 Sobel算子 Sobel 算子是一種離散性差分算子,用來計算圖像像素值的一階 二階 三階或混合梯度。在圖像的任何一點使用此算子,將會產生對應的灰度矢量或是其法矢量。 參數含義 src 輸入圖像 dst 輸出結果,與輸入圖像具有相同的尺寸和通道數 ddepth 輸出圖像的數據類型。支持以下數據類型組合 src.depth CV U, ddepth CV S ...
2020-02-27 21:38 0 622 推薦指數:
用OpenCV4實現圖像的超分別率 本實驗原文鏈接:· https://arxiv.org/pdf/1807.06779.pdf 原文摘要 單圖像超分辨率(SISR)的主要挑戰是如何恢復微小紋理等高頻細節。然而,大多數最先進的方法缺乏識別高頻區域的特定模塊,導致輸出圖像模糊 ...
圖像梯度 推文:【OpenCV入門教程之十二】OpenCV邊緣檢測:Canny算子,Sobel算子,Laplace算子,Scharr濾波器合輯 一:sobel算子 補充:在sobel算子的基礎上還有一種Scharr算子,可以獲取更強的邊緣檢測(噪聲 ...
圖像的梯度計算的是圖像變化的速度,對於邊緣部分呢灰度值變換大,梯度值也大,相反則灰度值變化小,梯度值小 圖像梯度值嚴格說應該需要求導數,但是圖像梯度一般通過計算像素值的差,來得到梯度的近似值 以下介紹三種算子的使用Sobel算子、Scharr算子和Laplacian算子 ...
圖像梯度 我們知道一階導數可以用來求極值。把圖片想象成連續函數,因為邊緣部分的像素值與旁邊的像素明顯有區別,所以對圖片局部求極值,就可以得到整幅圖片的邊緣信息。不過圖片是二維的離散函數,導數就變成了差分,這個查分就變成了圖像梯度。 1. 垂直邊緣提取 濾波是應用卷積來實現的,卷積的關鍵 ...
今天,我們來實現一個視頻實時檢測顏色物體的小實例,視頻中主要有三個顏色物體,我們只檢測紅色和綠色的球狀物體,如下圖所示: 第一步需要打開視頻(或者攝像頭): cap = cv2.Vide ...
形態學轉換 腐蝕 膨脹 先進性腐蝕再進行膨脹就叫做開運算。就像我們上面介紹的那樣,它被用來去除噪聲。這里我們用到的函數是 cv2.morphologyEx()。 圖像梯度 梯度簡單來說就是求導,對於像素點的分布曲線求導,然后在像素 ...
學習圖像梯度,圖像邊界等 梯度簡單來說就是求導。 OpenCV提供了三種不同的梯度濾波器,或者說高通濾波器:Sobel,Scharr和Lapacian。Sobel,Scharr其實就是求一階或二階導。Scharr是對Sobel的部分優化。Laplacian是求二階導 ...
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 ...