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Python圖像銳化與邊緣檢測之Scharr,Canny,LOG算子詳解_python_腳本之...

圖像銳化和邊緣檢測主要包括一階微分銳化和二階微分銳化,本文主要講解常見的圖像銳化和邊緣檢測方法,即Scharr算子、Canny算子和LOG算子,需要的可以參考一下+ 目錄 一.Scharr算子 由于Sobel算子在計算相對較小的核的時候,其近似計算導數(shù)的精度比較低,比如一個3×3的Sobel算子,當梯度角度接近水平或垂直方向時
www.dbjr.com.cn/article/2706...htm 2025-5-30

Java+opencv3.2.0之scharr濾波器_java_腳本之家

在opencv中scharr濾波器是配合sobel算子的運算而存在的。當sobel內核為3時,結果可能會產(chǎn)生比較明顯的誤差,針對這一問題,Opencv提供了scharr函數(shù)。該函數(shù)只針對大小為3的核,并且運算速率和sobel函數(shù)一樣快,結果更加精確,但抗噪性不如sobel函數(shù)。 使用scharr濾波器計算x或y方向的圖像差分,它的參數(shù)變量和sobel一樣。
www.dbjr.com.cn/article/1348...htm 2025-5-18

OpenCV半小時掌握基本操作之邊緣檢測_python_腳本之家

scharr_y=cv2.Scharr(img, cv2.CV_64F,0,1) # 取絕對值 scharr_x=cv2.convertScaleAbs(scharr_x) scharr_y=cv2.convertScaleAbs(scharr_y) # 融合 scharr_xy=cv2.addWeighted(scharr_x,0.5, scharr_y,0.5,0) # 展示圖片 cv2.imshow("scharr_xy", scharr_xy) cv2.waitKey(0) cv2.destroy...
www.dbjr.com.cn/article/2214...htm 2025-5-25

Python OpenCV實現(xiàn)邊緣檢測_python_腳本之家

在圖像的每個點,結合以上兩個結果,得到: 極大值的位置是圖像的邊緣。 當核大小為3時,上述Sobel核可能會產(chǎn)生更明顯的誤差。 為了解決這個問題,可以使用 Scharr 函數(shù)。這個函數(shù)只對大小為 3 的核有效,運算速度和 Sobel 函數(shù)一樣快,但是結果更準確。 計算方法為: cv.Sobel(src, ddepth, dx, dy, dst, ksize...
www.dbjr.com.cn/article/2205...htm 2025-5-17

OpenCV-Python實現(xiàn)圖像梯度與Sobel濾波器_python_腳本之家

在OpenCV中,它給我們提供了三種不同的梯度濾波器,或者說高通濾波器:Sobel,Scharr 和Laplacian。什么叫高通呢?其實就是和圖像模糊相反。圖像模糊是讓低頻通過,阻擋高頻,這樣就可以去除噪點,讓銳利的邊緣變平滑。高通濾波器就是讓高頻通過,阻擋低頻,可以讓邊緣更加明顯,增強圖像。
www.dbjr.com.cn/article/2147...htm 2025-6-9

python scipy卷積運算的實現(xiàn)方法_python_腳本之家

>>> scharr=np.array([[-3-3j,0-10j,+3-3j], [-10+0j,0+0j,+10+0j], [-3+3j,0+10j,+3+3j]])#設置一個特殊的卷積和 >>> grad=signal.convolve2d(face,scharr,boundary='symm',mode='same')#把圖像的face數(shù)組和設計好的卷積和作二維卷積運算,設計邊界處理方式為symm ...
www.dbjr.com.cn/article/1701...htm 2025-5-28

一篇文章帶你順利通過Python OpenCV入門階段_python_腳本之家

只有先獲取圖像之后,才能對圖像進行操作處理,信息提取,結果輸出,圖像顯示,圖像保存。 對于一個圖像而言,在 OpenCV 中進行讀取展示的步驟如下,你可以將其代碼進行對應。 1.圖像讀取; 2.窗口創(chuàng)建; 3.圖像顯示; 4.圖像保存; 5.資源釋放。 涉及需要學習的函數(shù)有cv2.imread()、cv2.namedWindow()、cv2.imshow()、cv...
www.dbjr.com.cn/article/2209...htm 2025-5-20

javascript圖像處理—邊緣梯度計算函數(shù)_javascript技巧_腳本之家

把這個濾波器獨立出來的原因是,可以給其他類似的計算邊緣函數(shù)使用,比如Laplacian和Scharr算子。 轉為無符號8位整數(shù) 由于Sobel算子算出來的是16位有符號整數(shù),無法顯示成圖片,所以我們需要一個函數(shù)來將其轉為無符號8位整數(shù)矩陣。 convertScaleAbs函數(shù)是將每個元素取絕對值,然后放到Int8Array數(shù)組里面,由于在賦值時候大于25...
www.dbjr.com.cn/article/332...htm 2025-5-19

opencv python圖像梯度實例詳解_python_腳本之家

grad_x=cv.Sobel(image, cv.CV_32F,1,0)# 采用Scharr邊緣更突出 grad_y=cv.Sobel(image, cv.CV_32F,0,1) gradx=cv.convertScaleAbs(grad_x)# 由于算完的圖像有正有負,所以對其取絕對值 grady=cv.convertScaleAbs(grad_y) # 計算兩個圖像的權值和,dst = src1*alpha + src2*beta + gamma ...
www.dbjr.com.cn/article/1794...htm 2025-6-6

Java+opencv3.2.0實現(xiàn)重映射_java_腳本之家

map1:它有兩種可能表示的對象,一種是表示點(x,y)的第一個映射,另一種是CV_16SC2、CV_32FC1、CV_32FC2類型的X值 map2:它有兩種可能表示的對象,一種是當map1表示點(x,y)的第一個映射時,不代表任何值,另一種是CV_16UC1、CV_32FC1類型的Y值 ...
www.dbjr.com.cn/article/1348...htm 2025-5-25