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…

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…

#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;…

opencv-学习笔记(6)图像梯度Sobel以及canny边缘检测 这章讲了 sobel算子 scharr算子 Laplacion拉普拉斯算子 图像深度问题 Canny检测 图像梯度 sobel算子和scharr算子 sobel算子是高斯平滑与微分操作的结合体,所以它的抗噪声能力很强 我们可以设定求导的方向xorder或者yorder.也可以设置卷积核的大学 Ps当我们设置卷积核的大小为ksize=-1时候,这个函数会用 3*3的scharr算子如下 官方推荐在使用3*3滤波器时候要用scha…

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…

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/26977557 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中.我们一起探讨了Ope…

1.图像模糊  图像的高斯模糊是非常经典的图像卷积例子.本质上,图像模糊就是将(灰度)图像I 和一个高斯核进行卷积操作:,其中是标准差为σ的二维高斯核.高斯模糊通常是其他图像处理操作的一部分,比如图像插值操作.兴趣点计算以及很多其他应用.SciPy 有用来做滤波操作的scipy.ndimage.filters 模块.该模块使用快速一维分离的方式来计算卷积.eg: from PIL import Image from numpy import * from scipy.ndimage import…

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 16 图像平滑 目标 • 学习使用不同的低通滤波器对图像进行模糊 • 使用自定义的滤波器对图像进行卷积(2D 卷积) 2D 卷积 与一维信号一样,我们也可以对 2D 图像实施低通滤波(LPF),高通滤波(HPF)等.LPF 帮助我们去除噪音,模糊图像.HPF 帮助我们找到图像的边缘OpenCV 提供的函数 cv.filter2D() 可以让我们对一幅图像进行卷积操作.下面我们将对一幅图像使用平均滤波器.下面是…

部分 VIII机器学习 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 46 K 近邻(k-Nearest Neighbour ) 46.1 理解 K 近邻目标 • 本节我们要理解 k 近邻(kNN)的基本概念.原理 kNN 可以说是最简单的监督学习分类器了.想法也很简单,就是找出测试数据在特征空间中的最近邻居.我们将使用下面的图片介绍它. 上图中的对象可以分成两组,蓝色方块和红色三角.每一组也可以称为一个 类.我们可以把所有的这些对象看成是一个城镇中房子,而所有的房子分别属于蓝色和红色家族,…

一.core 模块 1.Mat - 基本图像容器 Mat 是一个类,由两个数据部分组成:矩阵头(包含矩阵尺寸,存储方法,存储地址等信息)和一个指向存储所有像素值的矩阵(根据所选存储方法的不同矩阵可以是不同的维数)的指针. 创建Mat对象方法:   1->Mat() 构造函数:   Mat M(2,2, CV_8UC3, Scalar(0,0,255));   int sz[3] = {2,2,2};   Mat L(3,sz, CV_8UC(1), Scalar::all(0));   2->…