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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(yùn)算而存在的。當(dāng)sobel內(nèi)核為3時(shí),結(jié)果可能會(huì)產(chǎn)生比較明顯的誤差,針對(duì)這一問(wèn)題,Opencv提供了scharr函數(shù)。該函數(shù)只針對(duì)大小為3的核,并且運(yùn)算速率和sobel函數(shù)一樣快,結(jié)果更加精確,但抗噪性不如sobel函數(shù)。 使用scharr濾波器計(jì)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(shí)掌握基本操作之邊緣檢測(cè)_python_腳本之家
scharr_y=cv2.Scharr(img, cv2.CV_64F,0,1) # 取絕對(duì)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(shí)現(xiàn)邊緣檢測(cè)_python_腳本之家
在圖像的每個(gè)點(diǎn),結(jié)合以上兩個(gè)結(jié)果,得到: 極大值的位置是圖像的邊緣。 當(dāng)核大小為3時(shí),上述Sobel核可能會(huì)產(chǎn)生更明顯的誤差。 為了解決這個(gè)問(wèn)題,可以使用 Scharr 函數(shù)。這個(gè)函數(shù)只對(duì)大小為 3 的核有效,運(yùn)算速度和 Sobel 函數(shù)一樣快,但是結(jié)果更準(zhǔn)確。 計(jì)算方法為: cv.Sobel(src, ddepth, dx, dy, dst, ksize...
www.dbjr.com.cn/article/2205...htm 2025-5-17
一篇文章帶你順利通過(guò)Python OpenCV入門階段_python_腳本之家
只有先獲取圖像之后,才能對(duì)圖像進(jìn)行操作處理,信息提取,結(jié)果輸出,圖像顯示,圖像保存。 對(duì)于一個(gè)圖像而言,在 OpenCV 中進(jìn)行讀取展示的步驟如下,你可以將其代碼進(jìn)行對(duì)應(yīng)。 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(xué)習(xí)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(jì)算函數(shù)_javascript技巧_腳本之家
把這個(gè)濾波器獨(dú)立出來(lái)的原因是,可以給其他類似的計(jì)算邊緣函數(shù)使用,比如Laplacian和Scharr算子。 轉(zhuǎn)為無(wú)符號(hào)8位整數(shù) 由于Sobel算子算出來(lái)的是16位有符號(hào)整數(shù),無(wú)法顯示成圖片,所以我們需要一個(gè)函數(shù)來(lái)將其轉(zhuǎn)為無(wú)符號(hào)8位整數(shù)矩陣。 convertScaleAbs函數(shù)是將每個(gè)元素取絕對(duì)值,然后放到Int8Array數(shù)組里面,由于在賦值時(shí)候大于25...
www.dbjr.com.cn/article/332...htm 2025-5-19
opencv python圖像梯度實(shí)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(fù),所以對(duì)其取絕對(duì)值 grady=cv.convertScaleAbs(grad_y) # 計(jì)算兩個(gè)圖像的權(quán)值和,dst = src1*alpha + src2*beta + gamma ...
www.dbjr.com.cn/article/1794...htm 2025-6-6