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 ...

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」 「P ...

1、canny算子 Canny邊緣檢測算子是John F.Canny於 1986 年開發出來的一個多級邊緣檢測算法。更為重要的是 Canny 創立了邊緣檢測計算理論（Computational theory ofedge detection），解釋了這項技術是如何工作的。Canny邊緣檢測算 ...

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 ...

Sobel算子是應用廣泛的離散微分算子之一，用於圖像處理中的邊緣檢測，計算圖像灰度的近似梯度。 基於圖像卷積來實現在水平方向和垂直方向檢測對應方向上的邊緣。 對於源圖像與奇數Sobel水平核Gx、垂直核Gy進行卷積可計算水平與垂直變換。 Sobel算子在進行邊緣檢測時候效率較高，對精度要求 ...

轉自：http://blog.csdn.net/xiaqunfeng123/article/details/17302003 Sobel 算子是一個離散微分算子 (discrete differentiation operator)。 它結合了高斯平滑和微分求導，用來計算圖像灰度函數 ...

　　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 ...