OpenCV Sobel算子
【OpenCV入门教程之十二】OpenCV边缘检测：Canny算子,Sobel算子,Laplace算子,Scharr滤波器合辑
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 本系列文章由@浅墨_毛星云 出品，转载请注明出处。 文章链接： http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901 作者：毛星云（浅墨） 微博：http://weibo.com/u/1723155442 知乎：http://www.zhihu
日期 2023-06-12 10:48:40
python-opencv图像处理：sobel算子
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。Sobel原理：https://blog.csdn.net/zfjBIT/article/details/86655444函数原型：''' Sobel算子 Sobel算子依然是一种过滤器，只是其是带有方向的。在OpenCV-Python中， 使用Sobel的算子的函数原型如下： dst = cv2.Sobel(src, ddep
日期 2023-06-12 10:48:40![OpenCV-Python （Sobel算子）[通俗易懂]](/scriptcss/images/02.png)
OpenCV-Python （Sobel算子）[通俗易懂]
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。Sobel算子Sobel算子的基本概念 Sobel算子是一个主要用于边缘检测的离散微分算子（discrete differentiation operator）。它结合了高斯平滑和微分求导，用来计算图像灰度函数的近似梯度。在图像的任意一点使用此算子，都将会产生对应的梯度矢量或是其法矢量。原型Sobel算子依然是一种过滤器，只是其是带有方向的
日期 2023-06-12 10:48:40
【OpenCV】边缘检测：Sobel、拉普拉斯算子
所谓边缘就是指图像局部亮度变化最显著的部分，它是检测图像局部变化显著变化的最基本的运算。对于数字图像，图像灰度灰度值的显著变化可以用梯度来表示，以边缘检测Sobel算子为例来讲述数字图像处理中边缘检测的实现： 对于数字图像，可以用一阶差分代替一阶微分； △xf(x,y)=f(x,y)-f(x-1,y); △yf(x,y)=f(x,y)-f(x,y-1)
日期 2023-06-12 10:48:40
Python 图像处理 OpenCV （12）： Roberts 算子、 Prewitt 算子、 Sobel 算子和 Laplacian 算子边缘检测技术
前文传送门： 「Python 图像处理 OpenCV （1）：入门」 「Python 图像处理 OpenCV （2）：像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV （3）：图像属性、图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV （4）：图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 Open
日期 2023-06-12 10:48:40OpenCV 使用自定义线性滤波比较Robert、Sobel、拉普拉斯算子
1、概述 案例：利用OpenCV提供的filter2D自定义线性滤波对Robert、Sobel、拉普拉斯算子进行比较 filter2D方法filter2D( Mat src, //输入图像 Mat dst, // 模糊图像 int depth, // 图像深度32/8 Mat kernel, // 卷积核/模板 P
日期 2023-06-12 10:48:40在OpenCV里实现Sobel算子
前面学习过Prewitt算子，它是采用平滑和差分来计算边缘，如果把平滑修改一下，改为高斯平滑，那么这个算子就叫做Sobel算子，这个算子的3阶表示如下： x轴方向卷积核 y轴方向卷积核 Sobel算子是可分解的卷积核，比如x轴垂直方向可分解为： [1,2,1]转置 * [-1,0,1] 这样很容易理解它是一维高斯平滑之后再做差分计算。当然
日期 2023-06-12 10:48:40【OpenCV 例程200篇】64. 图像锐化——Sobel 算子
【OpenCV 例程200篇】64. 图像锐化——Sobel 算子 欢迎关注 『OpenCV 例程200篇』 系列，持续更新中 欢迎关注 『Python小白的OpenCV学习课』 系列，持
日期 2023-06-12 10:48:40
OpenCV Sobel、scharr、apkacian算子
#Sobel算子 pie_s = cv2.imread("pie.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.imshow("pie_s",pie_s) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() #1 dst = cv2.Sobel(src,ddept
日期 2023-06-12 10:48:40