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 ...

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低噪聲圖像，當圖 ...

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 ...

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 ...

　　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 ...

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。 ...

convertScaleAbs函數線性變換轉換輸入數組元素成8位無符號整型。void convertScaleAbs(InputArray s ...

不同圖像灰度不同，邊界處一般會有明顯的邊緣，利用此特征可以分割圖像。需要說明的是：邊緣和物體間的邊界並不等同，邊緣指的是圖像中像素的值有突變的地方，而物體間的邊界指的是現實場景中的存在於物體之間的邊界。有可能有邊緣的地方並非邊界，也有可能邊界的地方並無邊緣，因為現實世界中的物體是三維的，而圖像只 ...