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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