#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include <stdlib.h> #include <stdio.h> using namespace cv; /** @function main */ int main( int argc, char** argv ) { Mat src, src_gray; Mat grad;…

Sobel 导数 目标 本文档尝试解答如下问题: 如何使用OpenCV函数 Sobel 对图像求导. 如何使用OpenCV函数 Scharr 更准确地计算  核的导数. 原理 Note 以下内容来自于Bradski和Kaehler的大作: Learning OpenCV . 上面两节我们已经学习了卷积操作.一个最重要的卷积运算就是导数的计算(或者近似计算). 为什么对图像进行求导是重要的呢? 假设我们需要检测图像中的 边缘 ,如下图: 你可以看到在 边缘 ,相素值显著的 改变 了.表示这一 改变…

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,它结合了高斯平滑和微分求导,用于计算图像灰度函数的近似梯度. 其基础来自于一个事实,即在边缘部分,像素值出现“跳跃”或者较大的变化.如果在此边缘部分求取一阶导数,会看到极值的出现.正如下图所示: sobel 算子的计算过程 (1)分别在 x 和 y 两个方向求导 x 方向求导:将源图像与 Gx 进行卷积.对竖线敏感(导数大),横线不敏感(导数小). y 方向求导:将源图像与 Gy 进行卷积.对竖线不敏感(导数小),…

OpenCV函数 Sobel(src_gray,grad_x/grad_y,ddepth,x_order,y_order,scale,delta,BORDER_DEFAULT ) Scharr( ) 边缘检测 为何要求导,如下图: 假设需要检测图中的边缘,可以看到在边缘像素值显著改变,灰度值跃升 利用一阶导数可以清晰喊道跃升(高峰值) 从以上推论,检测边缘可以通过定位梯度值大于邻域的像素的方法找到(或者推广到大于一个阈值) Sobel算子 Sobel算子是一个邻域微分算子(discrete di…

Sobel变换和拉普拉斯变换都是高通滤波器. 什么是高通滤波器呢?就是保留图像的高频分量(变化剧烈的部分),抑制图像的低频分量(变化缓慢的部分).而图像变化剧烈的部分,往往反应的就是图像的边沿信息了. 1. Sobel算子(主要用于边缘检测) //Sobel变化实例 Mat sobelX; Sobel(image,sobelX,CV_8U,,,,); imshow("X方向Sobel结果",sobelX); Mat sobelY; Sobel(image,sobelY,CV_8U,,,…

卷积应用-图像边缘提取 卷积应用-图像边缘提取 边缘是什么 – 是像素值发生跃迁的地方,是图像的显著特征之一, 在图像特征提取.对象检测.模式识别等方面都有重要的作用. 如何捕捉/提取边缘 – 对图像求它的一阶导数 - delta = f(x) – f(x-), delta越大,说明像素在X方向变化越大,边缘信号越强 Sobel算子 是离散微分算子(discrete differentiation operator), 用来计算图像灰度的近似梯度Soble算子功能集合高斯平滑和微分求导 又被称为…

前提:各种算子不完全区分好坏,但根据我实际操作分析得到,有的算子之间效果大相径庭,但有的也很相似,也就是各有各的用法,这里按 Sobel.Laplace.canny三种算子作比较,看其结果: 一.  Sobel.Laplace.canny边缘提取() Sobel算子边缘提取 注释:gray 灰度转换后的图像,前面省略了一部灰度转换的步骤,后面代码会补上 1,表示x方向的差分阶数,1或0------------------------------>如果只写一个1,代表x方向提取--->1,0 1…

图像的平滑处理 平滑,也称 模糊, 平滑处理时需要用到一个滤波器 .滤波器想象成一个包含加权系数的窗口,这个加权系数也叫做核或者模版. // 图像平滑处理分而学之.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; const int MAX_KE…

收入囊中 差分在边缘检測的角色 Sobel算子 OpenCV sobel函数 OpenCV Scharr函数 prewitt算子 Roberts算子 葵花宝典 差分在边缘检測究竟有什么用呢?先看以下的图片 作为人,我们能够非常easy发现图中红圈有边界,边界处肯定是非常明显,变化陡峭的,在数学中,什么能够表示变化的快慢,自然就是导数,微分了. 想像有例如以下的一维图片. 红圈处变化最陡峭,再看导数图 红圈在最高值,也就是导数能够非常好表示边缘,由于变化非常剧烈 图像中的Sobel算子 是离散差分…

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