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Python圖像銳化與邊緣檢測之Sobel與Laplacian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Sobel算子和Laplacian算子,感興趣的可以了解一下+ 目錄 一.Sobel算子 Sobel算子是一種用于邊緣檢測的離散微分算子,它結合了高斯平滑和微分求導。該算子用于計算圖像明暗程度近似值,根據(jù)圖像邊緣旁邊明暗程度把
www.dbjr.com.cn/article/2703...htm 2025-6-6

Pytorch 實現(xiàn)sobel算子的卷積操作詳解_python_腳本之家

conv_op=nn.Conv2d(1,1,3, bias=False) # 定義sobel算子參數(shù) sobel_kernel=np.array([[-1,-1,-1], [-1,8,-1], [-1,-1,-1]], dtype='float32') #將sobel算子轉換為適配卷積操作的卷積核 sobel_kernel=sobel_kernel.reshape((1,1,3,3)) # 給卷積操作的卷積核賦值 conv_op.weight.data=...
www.dbjr.com.cn/article/1782...htm 2025-5-29

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cv2.Sobel()函數(shù)實現(xiàn)Sobel濾波器,其函數(shù)定義如下: 1 defSobel(src, ddepth, dx, dy, dst=None, ksize=None, scale=None, delta=None, borderType=None): src:原始圖像 ddepth:輸出圖像的深度,詳細取值如下表: dx:代表X方向的求導階數(shù) dy:代表Y方向的求導階數(shù) ksize:Sobel核的大小...
www.dbjr.com.cn/article/2147...htm 2025-6-9

Python OpenCV實現(xiàn)邊緣檢測_python_腳本之家

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, scale, delta, borderType) 參數(shù): src 傳入的圖像 ddepth 圖像的深...
www.dbjr.com.cn/article/2205...htm 2025-5-17

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

Python如何使用cv2.canny進行圖像邊緣檢測_python_腳本之家

apertureSize:sobel算子(卷積核)大小 L2gradient:布爾值。 True:使用更精確的L2范數(shù)進行計算(即兩個方向的導數(shù)的平方和再開方) False:使用L1范數(shù)(直接將兩個方向導數(shù)的絕對值相加) 其中較大的閾值2用于檢測圖像中明顯的邊緣,但一般情況下檢測的效果不會那么完美,邊緣檢測出來是斷斷續(xù)續(xù)的。所以這時候用較小的第一...
www.dbjr.com.cn/article/2735...htm 2025-5-19

Python OpenCV Canny邊緣檢測算法的原理實現(xiàn)詳解_python_腳本之家

image參數(shù)是array格式的輸入圖像。threshold1與threshold2分別是我們的下界閾值與上界閾值。apertureSize是用于查找圖像梯度的Sobel核的大小,默認為3。L2gradient指定了求梯度幅值的公式,是一個布爾型變量,默認為False。當它為True時,使用L2,否則使用L1。 下面是具體代碼: ...
www.dbjr.com.cn/article/2557...htm 2025-5-28

opencv python圖像梯度實例詳解_python_腳本之家

# 圖像梯度(由x,y方向上的偏導數(shù)和偏移構成),有一階導數(shù)(sobel算子)和二階導數(shù)(Laplace算子) # 用于求解圖像邊緣,一階的極大值,二階的零點 # 一階偏導在圖像中為一階差分,再變成算子(即權值)與圖像像素值乘積相加,二階同理 defsobel_demo(image): ...
www.dbjr.com.cn/article/1794...htm 2025-6-6

OpenCV半小時掌握基本操作之邊緣檢測_python_腳本之家

Sobel vs Scharr vs Laplacian Canny 邊緣檢測 Canny 邊緣檢測是非常流行的一種邊緣檢測算法, 由 John Canny 在 1986 年提出. 步驟: 使用高斯濾波器, 平滑圖像, 消除噪聲 計算圖像中每個像素點的梯度強度和方向 使用沒極大值抑制 (Non-Maximum Suppression) 消除邊緣檢測帶來的雜散響應 ...
www.dbjr.com.cn/article/2214...htm 2025-5-25

OpenCV中Canny邊緣檢測的實現(xiàn)_python_腳本之家

1.2、Sobel算子計算梯度和方向 計算方法: 這里 是指水平方向的掩碼模板, 是指垂直方向的掩碼模板。根據(jù)上面的模板可以計算出圖像梯度幅值和方向。 1.3、非極大值抑制(定位準確的邊緣同時可縮小邊緣線寬) 非極大值抑制是進行邊緣檢測的重要步驟,通俗的來說,就是獲取局部的最大值,將非極大值所對應的灰度值設置為背景...
www.dbjr.com.cn/article/2172...htm 2025-6-6