sobel在哪些方向检测比较敏感

2024-09-02

Sobel边缘检测算法

索贝尔算子(Sobel operator)主要用作边缘检测,在技术上,它是一离散性差分算子,用来运算图像亮度函数的灰度之近似值.在图像的任何一点使用此算子,将会产生对应的灰度矢量或是其法矢量 Sobel卷积因子为: 该算子包含两组3x3的矩阵,分别为横向及纵向,将之与图像作平面卷积,即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值.如果以A代表原始图像,Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘检测的图像灰度值,其公式如下: 具体计算如下: Gx = (-1)*f(x-1, y-1) + 0*f(x,y-1) +

js之方向检测

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>方向检测</title> <style type="text/css"> * { margin: 0; padding: 0; } ul { list-style: none; } #box { margin: 30px au

使用Python基于VGG/CTPN/CRNN的自然场景文字方向检测/区域检测/不定长OCR识别

js检测文章敏感词

在一些博客或者论坛中,文章中的敏感词需要显示出来和高亮显示起到提示用户的作用.这个功能实现的方法有很多,下面是js的实现方式. //将文章中匹配到的敏感词罗列出来 <span style="color:#CC6600">敏感词:</span><font color='red' id="show_word"></font> //文章显示区域 <div style="overflow-x:hidden;sc

OpenCV3编程入门笔记（6）自我验证各函数程序代码

// asw.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat srcImage = imread("C:/Users/Administrator/Desktop/车牌识别/车牌图像库/1.jpg"); //DrawEllipse(img,(1

vue中检测敏感词，锚点

当发布文章的时候,标题有敏感词则检测有敏感词的接口成功的时候,写锚点 eg: _this .$alert("检测到标题有敏感词,请修改后再发布", "提示", { cancelButtonText: "取消", confirmButtonText: "确定", showCancelButton: false, customClass: "applySuccessBox", cancelButtonClas

php 检测敏感字

public function getMin($content){//调用接口 $content_url ="http://www.ju1.cn/index.php/Index/add.html"; //curl post $content_arr = ['mgtype'=>1, 'mz_wj_type'=>1, 'ty_wj_type'=>1, 'text'=>$content, 'xw_wj_type'=>1]; $ch = curl_init();/

paper 82：边缘检测的各种微分算子比较(Sobel,Robert,Prewitt,Laplacian,Canny)

不同图像灰度不同,边界处一般会有明显的边缘,利用此特征可以分割图像.需要说明的是:边缘和物体间的边界并不等同,边缘指的是图像中像素的值有突变的地方,而物体间的边界指的是现实场景中的存在于物体之间的边界.有可能有边缘的地方并非边界,也有可能边界的地方并无边缘,因为现实世界中的物体是三维的,而图像只具有二维信息,从三维到二维的投影成像不可避免的会丢失一部分信息:另外,成像过程中的光照和噪声也是不可避免的重要因素.正是因为这些原因,基于边缘的图像分割仍然是当前图像研究中的世界级难题,目前研究者正在试图

移动APP漏洞自动化检测平台建设

移动APP漏洞自动化检测平台建设前言:本文是<移动APP客户端安全笔记>系列原创文章中的第一篇,主要讲的是企业移动APP自动化漏洞检测平台建设,移动APP漏洞检测发展史与前沿技术,APP漏洞检测工具与平台,以及笔者的一些思考.希望能对移动App自动化漏洞检测感兴趣的同学有所帮助,限于笔者技术水平与文章篇幅,有些内容暂没有逐一详细分析,后续我争取多学习多分享,在此也欢迎大家指点和交流. 一.国内Android App漏洞检测发展简史 1.1石器时代 (2007-2011) 2007年11年

数字图像处理之sobel边缘检测

在前两部文章介绍了几种边缘检测算法,和位图的内存结构.如果对前两篇文章已经理解透彻了,那么本文将带你进入数字图像处理的世界. 本文通过C代码实现基本的sobel边缘检测,包括8个方向和垂直方向: 代码参考之前一篇--一个实例弄清楚位图的存储结构. 同样,代码中附有详细解释,于是我不再对代码作过多讲解: 头文件TestBmp.h如下: typedef unsigned char BYTE; typedef unsigned short WORD; typedef unsigned int DWO

unity物理检测的几种方式

(由于本人大多做2d游戏,因此以下以2d为主介绍,但是具体和3d相差不大) 在unity中有很多不同的物理检测方式,但是大致可以分为以下几种: 1.Physics2d检测系列 Physics2d.LineCast //linecast与raycast相同,只是表现的方式不同,适合用于枪械的激光射线等 Physics2D.RayCast Physics2D.LineCastAll //获得两点之间的所有碰撞体,适合做视野检测 Physics2D.RayCastAll Physics2D.B

第44章 MPU6050传感器—姿态检测—零死角玩转STM32-F429系列

第44章 MPU6050传感器—姿态检测全套200集视频教程和1000页PDF教程请到秉火论坛下载:www.firebbs.cn 野火视频教程优酷观看网址:http://i.youku.com/firege 本章参考数据:<STM32F4xx参考手册>.<STM32F4xx规格书>.库说明文档<stm32f4xx_dsp_stdperiph_lib_um.chm>. 关于MPU6050的参考资料:<MPU-60X0寄存器>.<MPU6050数

图像边缘检测——几种图像边缘检测算子的学习及python 实现

本文学习利用python学习边缘检测的滤波器,首先读入的图片代码如下: import cv2 from pylab import * saber = cv2.imread("construction.jpg") saber = cv2.cvtColor(saber,cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(saber) plt.axis("off") plt.show() 图片如下: 边缘检测是图像处理和计算机视觉的基本问题,边缘检测的目的是标识数

OpenCV3入门（八）图像边缘检测

1.边缘检测基础图像的边缘是图像的基本特征,边缘点是灰度阶跃变化的像素点,即灰度值的导数较大或极大的地方,边缘检测是图像识别的第一步.用图像的一阶微分和二阶微分来增强图像的灰度跳变,而边缘也就是灰度变化的地方.因此,这些传统的一阶微分算子如Robert.Sobel.prewitt等,以及二阶微分算子Laplacian等等本质上都是可以用于检测边缘的.这些算子都可以称为边缘检测算子. 边缘检测可以大幅度的减少数据量,剔除那些不相关的信息,保留图像重要的结构属性,一般的边缘检测的步骤有: 1)滤波

OpenCV图像处理与视频分析详解

1.OpenCV4环境搭建 VS2017新建一个控制台项目配置包含目录配置库目录配置链接器配置环境变量重新启动VS2017 2.第一个图像显示程序 main.cpp #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("D:/images

Edge detection using LoG

intensity梯度值分布跟图片的大小有关, 比如将一张小图片放大后会变得很模糊, 原先清晰的edge, 即大的梯度值变得模糊. 但是原有的边缘通常还是肉眼可分辨的. 但用Sobel 算子可能就检测不出来的. 为了应付不同scale与blur程度图片的边缘检测, 检测算子需要能大能小, 大的用于检测大而blur的图片上的边缘, 小的用于检测精细的边缘. Sobel算子无法满足这个要求. 其实到现在已经可以看出对边缘检测算子的两个要求: 可以计算一阶或二阶导数可大可小 Laplacian of

[OpenCV] Image Processing - Spatial Filtering

"利用给定像素周围的像素的值决定此像素的最终的输出值“ 教学效果: 策略: 1. 拉普拉斯,突出小细节: . 梯度,突出边缘: . 平滑过的梯度图像用于掩蔽: . 灰度变换,增加灰度动态范围. 扩展阅读: 使用模糊技术进行灰度变换和空间滤波 . 线性空间滤波 Some neighborhood operations (邻域算子): (a) original image; (b) blurred; (c) sharpened; (d) smoothed with edge-preservin

python数字图像处理（10）：图像简单滤波

对图像进行滤波,可以有两种效果:一种是平滑滤波,用来抑制噪声:另一种是微分算子,可以用来检测边缘和特征提取. skimage库中通过filters模块进行滤波操作. 1.sobel算子 sobel算子可用来检测边缘函数格式为:skimage.filters.sobel(image, mask=None) from skimage import data,filters import matplotlib.pyplot as plt img = data.camera() edges = fil

行为识别笔记：HOG,HOF与MBH特征（转载）

在行为识别的iDT算法中,主要使用了HOG,HOF,MBH和Dense Trajectory四种特征.这里主要对前三者进行介绍. 1. HOG特征(histogram of gray) 此处HOG特征的介绍转载了zouxy09大神的文章 http://blog.csdn.NET/zouxy09/article/details/7929348/ 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.

[转载+原创]Emgu CV on C# （六） —— Emgu CV on Canny边缘检测

Canny边缘检测也是一种边缘检测方法,本文介绍了Canny边缘检测的函数及其使用方法,并利用emgucv方法将轮廓检测解算的结果与原文进行比较. 图像的边缘检测的原理是检测出图像中所有灰度值变化较大的点,而且这些点连接起来就构成了若干线条,这些线条就可以称为图像的边缘.Canny边缘检测算子是John F. Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法. Canny 边缘检测的数学原理和算法实现这里就不再了,有兴趣的读者可以查阅专业书籍. 一.概述(若果不想看,可以略过.转自:<C

OPENCV图像变换-1

图像变换是指将一幅图像变换为图像数据的另一种表现形式,例如将图像进行傅立叶变换,或者对图像进行X,Y方向的求导等,经过这些变换,可以将图像数据处理中的某些问题换一个别的角度想办法,所以图像变换是图像处理的时候比较常用的一种方法. 一.sobel算子 sobel算子是一个用于边缘检测的离散微分算子,其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,在图像的任何一点使用该函数,都将产生对应的梯度矢量或者是发矢量,简单地说,sobel算子适用于计算出图像像素点之间变化幅度的算子,而边缘的变化

sobel在哪些方向检测比较敏感

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