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Python圖像銳化與邊緣檢測(cè)之Sobel與Laplacian算子詳解_python_腳本之...

圖像銳化和邊緣檢測(cè)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(cè)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(cè)的離散微分算子,它結(jié)合了高斯平滑和微分求導(dǎo)。該算子用于計(jì)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(shí)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(zhuǎn)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(shí)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(shí)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(xì)取值如下表: dx:代表X方向的求導(dǎo)階數(shù) dy:代表Y方向的求導(dǎo)階數(shù) ksize:Sobel核的大小...
www.dbjr.com.cn/article/2147...htm 2025-6-9

Python OpenCV實(shí)現(xiàn)邊緣檢測(cè)_python_腳本之家

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, scale, delta, borderType) 參數(shù): src 傳入的圖像 ddepth 圖像的深...
www.dbjr.com.cn/article/2205...htm 2025-6-13

python通過robert、sobel、Laplace算子實(shí)現(xiàn)圖像邊緣提取詳解_python_腳...

這篇文章主要介紹了python通過robert、sobel、Laplace算子實(shí)現(xiàn)圖像邊緣提取詳解,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下 實(shí)現(xiàn)思路: 1,將傳進(jìn)來的圖片矩陣用算子進(jìn)行卷積求和(卷積和取絕對(duì)值) 2,用新的矩陣(與原圖一樣大小)去接收每次的卷積和的值 ...
www.dbjr.com.cn/article/1681...htm 2025-6-9

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 2025-6-10

Python OpenCV Canny邊緣檢測(cè)算法的原理實(shí)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(rèn)為3。L2gradient指定了求梯度幅值的公式,是一個(gè)布爾型變量,默認(rèn)為False。當(dāng)它為True時(shí),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

Python如何使用cv2.canny進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)_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(jìn)行計(jì)算(即兩個(gè)方向的導(dǎo)數(shù)的平方和再開方) False:使用L1范數(shù)(直接將兩個(gè)方向?qū)?shù)的絕對(duì)值相加) 其中較大的閾值2用于檢測(cè)圖像中明顯的邊緣,但一般情況下檢測(cè)的效果不會(huì)那么完美,邊緣檢測(cè)出來是斷斷續(xù)續(xù)的。所以這時(shí)候用較小的第一...
www.dbjr.com.cn/article/2735...htm 2025-6-12

OpenCV半小時(shí)掌握基本操作之邊緣檢測(cè)_python_腳本之家

Sobel vs Scharr vs Laplacian Canny 邊緣檢測(cè) Canny 邊緣檢測(cè)是非常流行的一種邊緣檢測(cè)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(jì)算圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的梯度強(qiáng)度和方向 使用沒極大值抑制 (Non-Maximum Suppression) 消除邊緣檢測(cè)帶來的雜散響應(yīng) ...
www.dbjr.com.cn/article/2214...htm 2025-5-25

opencv python圖像梯度實(shí)例詳解_python_腳本之家

# 圖像梯度(由x,y方向上的偏導(dǎo)數(shù)和偏移構(gòu)成),有一階導(dǎo)數(shù)(sobel算子)和二階導(dǎo)數(shù)(Laplace算子) # 用于求解圖像邊緣,一階的極大值,二階的零點(diǎn) # 一階偏導(dǎo)在圖像中為一階差分,再變成算子(即權(quán)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