高斯拉普拉斯(Laplace of Gaussian) kezunhai@gmail.com http://blog.csdn.net/kezunhai Laplace算子作为一种优秀的边缘检测算子,在边缘检测中得到了广泛的应用.该方法通过对图像求图像的二阶倒数的零交叉点来实现边缘的检测,公式表示如下: 由于Laplace算子是通过对图像进行微分操作实现边缘检测的,所以对离散点和噪声比较敏感.于是,首先对图像进行高斯卷积滤波进行降噪处理,再采用Laplace算子进行边缘检测,就可以提高算子对噪声

推荐博文,博客.写得很好,给个赞. Reference Link : http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7829481 一阶导数法:梯度算子   对于左图,左侧的边是正的(由暗到亮),右侧的边是负的(由亮到暗).对于右图,结论相反.常数部分为零.用来检测边是否存在. 梯度算子 Gradient operators 函数f(x,y)在(x,y)处的梯度为一个向量: 计算这个向量的大小为: 梯度的方向角为: Sobel算子 sobel算

http://blog.csdn.net/swj110119/article/details/51777422 一.学习心得: 学习图像处理的过程中,刚开始遇到图像梯度和一些算子的概念,这两者到底是什么关系,又有什么不同,一直困扰着我.后来在看到图像分割这一模块后才恍然大悟,其实图像的梯度可以用一阶导数和二阶偏导数来求解.但是图像以矩阵的形式存储的,不能像数学理论中对直线或者曲线求导一样,对一幅图像的求导相当于对一个平面.曲面求导.对图像的操作,我们采用模板对原图像进行卷积运算,从而达到我们想要

1.水平垂直差分法: 2.Robert 算子梯度 3.sobel算子 4.拉普拉斯算子

[摘要] Laplace算子作为边缘检测之一,和Sobel算子一样也是工程数学中常用的一种积分变换,属于空间锐化滤波操作.拉普拉斯算子(Laplace Operator)是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子,定义为梯度(▽f)的散度(▽·f).拉普拉斯算子也可以推广为定义在黎曼流形上的椭圆型算子,称为拉普拉斯-贝尔特拉米算子.(百度百科) [原理] 拉普拉斯算子是二阶微分线性算子,在图像边缘处理中,二阶微分的边缘定位能力更强,锐化效果更好,因此在进行图像边缘处理时,直接采用二阶微分算子而不使用

一.高斯平滑(模糊) def gaussian_blur(image): # 设置ksize来确定模糊效果 img = cv.GaussianBlur(image, (5, 5), 0) cv.imshow('img', img) # 不通过ksize来设置高斯核大小,通过设置高斯分布公式中的sigma img2 = cv.GaussianBlur(image, (0, 0), 1) cv.imshow('img2', img2) 在高斯平滑中,高斯核中所有数字加起来应该为1,这样才能保证图片只

一.原理简介 边缘检测原理 - Sobel, Laplace, Canny算子 X方向Sobel算子 -1 -2 -1 0 0 0 1 2 1 Y方向Sobel算子 -1 0 1 -2 0 2 -1 0 1 Laplace算子 1 1 1 1 -8 1 1 1 1 Canny 边缘检测算子 高斯滤波器平滑图像 一阶差分偏导计算梯度值和方向 对梯度值不是极大值的地方进行抑制 用双阈值连接图上的联通点 通俗说一下, 1.用高斯滤波主要是去掉图像上的噪声. 2.计算一阶差分,OpenCV 源码中也是用

在上篇文章中我们了解了PlateLocate的过程中的所有步骤.在本篇文章中我们对前3个步骤,分别是高斯模糊.灰度化和Sobel算子进行分析. 一.高斯模糊 1.目标 对图像去噪,为边缘检测算法做准备. 2.效果 在我们的车牌定位中的第一步就是高斯模糊处理. 图1 高斯模糊效果 3.理论 详细说明可以看这篇:阮一峰讲高斯模糊. 高斯模糊是非常有名的一种图像处理技术.顾名思义,其一般应用是将图像变得模糊,但同时高斯模糊也应用在图像的预处理阶段.理解高斯模糊前,先看一下平均模糊算法.平均模糊的算法非

只是简单的使用方面的记录 sobel()算子是图像处理中用于边缘检测的 opencv-python 中的函数形式为 def Sobel(src, ddepth, dx, dy, dst=None, ksize=None, scale=None, delta=None, borderType=None): src: 源图像ddepth: 目标图像的深度(ps:深度是啥 再说),若为-1则与源图像深度相同dx,dy: 为当前方向的方向导数级数,取值一般为0,1,2dst: 目标图像ksize: 核的

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

OpenCV图像处理篇之边缘检测算子 转载: http://xiahouzuoxin.github.io/notes/ 3种边缘检测算子 一阶导数的梯度算子 高斯拉普拉斯算子 Canny算子 OpenCV中相关源码 试试身手 3种边缘检测算子 灰度或结构等信息的突变位置是图像的边缘,图像的边缘有幅度和方向属性,沿边缘方向像素变化缓慢,垂直边缘方向像素变化剧烈.因此,边缘上的变化能通过梯度计算出来. 一阶导数的梯度算子 对于二维的图像,梯度定义为一个向量, Gx对于x方向的梯度,Gy对应y方向的梯

相信看过冈萨雷斯第三版数字图像处理的童鞋都知道,里面涉及到了很多的基础图像处理的算法,今天,就专门借用其中一个混合空间增强的案例,来将常见的几种图像处理算法集合起来,看能发生什么样的化学反应 首先,通过一张图来看下,我们即将需要完成的工作目标 同时,我们也借用书中的人体全身骨骼图像来进行模拟实现这些算法,这样,我们可以通过和书中展示的效果来评判我们实现的算法是否正确,那接下来,我们就来一步一步的实现吧. 第一步:拉普拉斯锐化 这里就不讲解具体的原理了,拉普拉斯是一个二阶微分的算子,这样的算子通过

Roberts边缘检测算子:根据一对互相垂直方向上的差分可用来计算梯度的原理,采用对角线方向相邻两像素之差. 小波变换的方法比较适用于展现夹带在正常信号中的瞬间反常现象,具有方向敏感性.所以可以边缘检测. Roberts边缘检测算子: clear; I=imread('D:\文件及下载相关\图片\gray2.png'); I=rgb2gray(I); grayPic=mat2gray(I); [m,n]=size(grayPic); newGrayPic=grayPic; robertsNum=

3种边缘检測算子 灰度或结构等信息的突变位置是图像的边缘,图像的边缘有幅度和方向属性.沿边缘方向像素变化缓慢,垂直边缘方向像素变化剧烈.因此,边缘上的变化能通过梯度计算出来. 一阶导数的梯度算子 对于二维的图像.梯度定义为一个向量. %20\nabla%20f(x,y)=\begin{pmatrix}G_x%20\\%20G_y\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}%20\frac{\partial%20f}{x}%20\\%20\frac{\partial%20f}{y}%

转自http://www.cnblogs.com/justany/archive/2012/11/23/2782660.html OpenCV 2.4+ C++ 边缘梯度计算 2012-11-23 09:11 by Justany_WhiteSnow, 16594 阅读, 6 评论, 收藏, 编辑 图像的边缘 图像的边缘从数学上是如何表示的呢? 图像的边缘上,邻近的像素值应当显著地改变了.而在数学上,导数是表示改变快慢的一种方法.梯度值的大变预示着图像中内容的显著变化了. 用更加形象的图像来解释

上一篇 <OpenCV 之 图像平滑> 中,提到的图像平滑,从信号处理的角度来看,实际上是一种“低通滤波器”. 本篇中,数字图像的边缘,因为通常都是像素值变化剧烈的区域 (“高频”),故可将边缘检测视为一种 “高通滤波器”. 现实图像中,对应于像素值变化剧烈的情况如下: 1) 深度的不连续 (物体处在不同的物平面上) 2) 表面方向的不连续 (例如,正方体的不同的两个面) 3) 物体材料不同 (光的反射系数也不同) 4) 场景中光照不同 (例如,有树荫的路面)   OpenCV 中,边缘检测常

接opencv6.2-improc图像处理模块之图像尺寸上的操作 本文大部分都是来自于转http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/table_of_content_imgproc/table_of_content_imgproc.html#table-of-content-imgproc ,只是个按照自己想法的组织罢了. 六.边缘检测 其实边缘检测就是首先将图像的值作为一个函数的结果值,然后在其函数空间

我正在做一个开源的中文车牌识别系统,Git地址为:https://github.com/liuruoze/EasyPR. 我给它取的名字为EasyPR,也就是Easy to do Plate Recognition的意思.我开发这套系统的主要原因是因为我希望能够锻炼我在这方面的能力,包括C++技术.计算机图形学.机器学习等.我把这个项目开源的主要目的是:1.它基于开源的代码诞生,理应回归开源:2.我希望有人能够一起协助强化这套系统,包括代码.训练数据等,能够让这套系统的准确性更高,鲁棒性更强等等

我是一名初学者,如果你发现文中有错误,请留言告诉我,谢谢 如果需要检测到图像里面的边缘,首先我们需要知道边缘处具有什么特征. 对于一幅灰度图像来说,边缘两边的灰度值肯定不相同,这样我们才能分辨出哪里是边缘,哪里不是. 因此,如果我们需要检测一个灰度图像的边缘,我们需要找出哪里的灰度变化最大.显然,灰度变化越大,对比度越强,边缘就越明显. 那么问题来了,我们怎么知道哪里灰度变化大,哪里灰度变化小呢? 导数,梯度,边缘信息 在数学中,与变化率有关的就是导数. 如果灰度图像的像素是连续的(实际不是),

1  基于阈值 1.1  基本原理 灰度阈值化,是最简单也是速度最快的一种图像分割方法,广泛应用在硬件图像处理领域 (例如,基于 FPGA 的实时图像处理). 假设输入图像为 f,输出图像为 g,则经过阈值化处理的公式如下: $\quad g(i, j) = \begin{cases} 1 & \text{当 f(i, j) ≥ T 时} \\0 & \text{当 f(i, j) < T 时} \\ \end{cases} $ 也即,遍历图像中的所有像素,当像素值 f (i, j)

1.基于阈值 1.1原理 灰度阈值化,假设输入图像为f,输出图像为g,则阈值化公式如下: g(i,j)=1  当f(i,j)>=T g(i,j)=0 当f(i,j)<T 1.2适用范围 当各个物体之间不接触,且物体灰度和背景灰度之间差别比较明显时. 2.基于边缘 Sobel, Laplace 和 Canny 算子.