OpenCV中的Scharr算子边缘检测及其在点云处理中的应用

最新推荐文章于 2024-11-30 00:45:00 发布
最新推荐文章于 2024-11-30 00:45:00 发布
阅读量94 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： opencv 人工智能 计算机视觉 点云
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/KdpdCode/article/details/133391072
点云 专栏收录该内容
32 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了Scharr算子在OpenCV中的原理和使用方法，展示了如何进行边缘检测，并探讨了其在点云处理中计算法线的应用，以提升物体分割和特征提取的效果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

概述：
边缘检测在计算机视觉和图像处理中起着重要作用。OpenCV库提供了多种边缘检测算法，其中之一是Scharr算子。本文将介绍Scharr算子的原理，并展示如何在OpenCV中使用Scharr算子进行边缘检测。随后，我们将探讨Scharr算子在点云处理中的应用。

  1. Scharr算子的原理
    Scharr算子是一种2D卷积核，用于计算图像的一阶导数。它由两个3x3的卷积核组成，分别用于水平和垂直方向的导数计算。这两个卷积核具有不同的权重，以便更好地捕捉边缘的细节。

下面是Scharr算子的卷积核：

scharr_x = np.array([[-3, 0,
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
OpenCV Scharr边缘检测与点云
FxRuby的博客
09-29 291
而在三维计算机视觉领域，点云数据也扮演了重要的角色，它是由大量的三维点组成的数据集，可以表示实际物体的形状和结构。我们可以使用点云的X、Y、Z坐标信息构建一个灰度图像，其中X坐标对应图像的列，Y坐标对应图像的行，Z坐标对应图像的像素值。我们可以利用点云的X、Y、Z坐标信息构建灰度图像，其中X坐标对应图像的列，Y坐标对应图像的行，Z坐标对应图像的像素值。Scharr算子能够计算图像在X和Y方向上的边缘强度变化。通过以上步骤，我们成功使用了OpenCV中的Scharr算子进行了边缘检测，并将其应用于点云数据。
OpenCV图像处理学习十六，解析图像卷积运算原理并应用Sobel算子，Scharr算子和拉普拉斯算子（Laplance）的应用
weixin_44651073的博客
08-18 5996
图像卷积运算原理，Sobel算子，Scharr算子和拉普拉斯算子（Laplance）的知识应用
图像处理中常用的卷积核
weixin_43763292的博客
06-16 5553
【代码】图像处理中常用的卷积核。
图像处理Scharr 算子
吃葡萄不吐葡萄皮
11-21 1568
Scharr算子是用于图像边缘检测的一种算子，它类似于Sobel算子，但是对边缘的响应更加强烈。它可以用来检测图像中的边缘、轮廓等特征。
【OpenCV 例程200篇】65. 图像锐化——Scharr 算子
youcans的博客
01-01 6556
Scharr 算子也称为 Scharr 滤波器，计算 x 轴或 y 轴方向的图像差分。 Scharr 算子是 Soble 算子在 ksize=3 时的优化，与 Soble 的速度相同，且精度更高。Scharr 算子与 Sobel 算子的不同点是在平滑部分，其中心元素占的权重更重，相当于使用较小标准差的高斯函数，也就是更瘦高的模板。
【opencv】(5) 图像边缘检测：sobel、scharr、laplacian、canny
博观而约取，厚积而薄发
11-30 2919
各位同学好，今天和大家分享一下图像边缘检测的几个算子，主要内容有： （1）sobel算子：cv2.Sobel()；（2）scharr算子：cv2.Scharr()；（3）laplacian算子：cv2.Laplacian()；（4）canny算子：cv2.Canny() 在开始前，我们先导入需要的库文件和图片，再定义一个图像显示函数，方便绘图。 import numpy as np import cv2 # 获取图片所在文件夹 filepath = 'C:\\Users\\admin\\.spyde
59.Scharr边缘检测算子
twnkie的博客
08-09 276
sobel算子对于图像中较弱的边缘提取效果较差，因此为了能够有效提取出较弱的边缘，需要将像素间的差距增大，于是引入了Scharr算子，scharr与sobel算子思想一样，只是卷积核的系数不同，scharr算子提取边界也更加灵敏，能提取到更细小的边界，但请注意，越是灵敏就越是可能误判。在OpenCV中，Scharr算子求取边缘可以通过Scharr()函数来实现。具体的推导过程与Sobel算子一致。可在我之前写过的sobel边缘检测算子中查看。
opencv-python学习笔记8-图像边缘检测
The_xz的博客
09-12 2199
在OpenCV中，图像边缘检测是一个重要的图像处理技术，它可以帮助识别图像中的物体边界。降噪：边缘检测容易受到图像噪声的影响，因此通常首先使用高斯滤波器对图像进行平滑处理以减少噪声。求图像的强度梯度：通过应用Sobel算子或其他梯度算子来计算图像的梯度。这通常涉及到计算图像在水平和垂直方向的一阶导数。非极大值抑制：在这一步中，算法会检查图像中的每个像素，并仅保留梯度方向上局部最大值的像素，这样可以细化边缘。双阈值：使用两个阈值来确定强边缘和弱边缘。
十六、计算机视觉-Scharr算子 和 Laplacian算子
asplh的专栏
04-08 1219
当周围和高于中心时，减弱中心像素；最终的 p5 表示了中心像素点的新值，它等于周围相邻像素点的值之和减去中心像素点的值的四倍。算式中的 4×p5 表示了中心像素点的值被乘以4，这是因为在Laplacian算子的卷积核中，中心像素点的系数是-4，因此需要将其乘以4进行加权。首先，将3x3的卷积核以上面-4的位置为中心点依次对图像中的每个像素点进行卷积操作，这个和前面一样，将卷积结果作为图像的每个像素点的新像素值。对于卷积结果，若像素值较大，则表示该像素点周围的灰度值变化较大，可能是图像中的边缘或轮廓。
图像处理之sobel算子，Scharr算子,拉普拉斯算子
weixin_45255376的博客
07-27 2141
图像处理之sobel，Scharr,拉普拉斯算子
【Scharr算子是什么?】
2301_77444219的博客
05-14 1355
Scharr 算子是 Soble算子在 ksize=3 时的优化，与 Soble的速度相同，且精度更高。Scharr 算子与 Sobel 算子的不同点是在平滑部分，其中心元素占的权重更重，相当于使用较小标准差的高斯函数，也就是更瘦高的模板。它是一种近似于Sobel算子的算子，但相对于Sobel算子，Scharr算子具有更好的性能，特别是在处理边缘方向不明显的图像时。Scharr算子相对于Sobel算子具有更平滑的响应特性，这意味着它在处理图像时会产生更加平滑的边缘响应，有助于减少噪声的影响。
C#中的图像处理利器：OpenCvSharp中的Scharr算子应用详解
墨夶的博客
11-30 751
在图像处理领域，边缘检测是识别图像中物体轮廓的关键步骤。Scharr算子作为一种高效的边缘检测方法，因其高精度和对噪声的强鲁棒性而受到青睐。本文将深入探讨在C#环境中，如何利用OpenCvSharp库应用Scharr算子进行图像处理。
图像梯度-scharr算子
sundanping_123的博客
01-16 5244
opencv for python （15） 图像梯度（Sobel算子、scharr算子与laplacian算子原理及卷积模板）
qq_30909117的博客
01-20 7401
Sobel算子、scharr算子与laplacian算子 Sobel算子是一阶导数的边缘检测算子，在算法实现过程中，通过3×3模板作为核与图像中的每个像素点做卷积和运算，然后选取合适的阈值以提取边缘。 采用3×3邻域可以避免在像素之间内插点上计算梯度。Sobel算子也是一种梯度幅值，即： 其中的偏导数Sx 和Sy可用卷积模板来实现。 Sx=(Z1+2Z2+Z3)-(Z7+2Z8+Z9)
常用图像卷积核小结
热门推荐
水蓝城
05-09 1万+
文章目录0. 前言1. 均值滤波和高斯滤波1.1 简介1.2 示例2. 锐化卷积核2.1 简介2.2 示例3. 一阶微分算子3.1 简介3.2 Prewitt算子3.3 Sobel算子3.4 示例4. 二阶微分算子4.1 简介4.2 Laplace算子4.3 LoG算子4.4 DoG算子4.5 示例 0. 前言 图像的卷积或滤波操作在各种场合应用很普遍，如各种滤镜、卷积神经网络等。下面这张图片就很能说明图像卷积的基本原理了： 优快云上这篇博客对图像卷积的解释也很到位。在此先总结几个点： 卷积操作的主要
sobel算子，scharr算子，Laplacian算子
naruhina的博客
03-07 9403
1.sobel算子： sobel算子可以计算图像梯度，计算图像梯度的作用是提取边界，一般我们用一个3x3的卷积核去指示sobel算子是如何运算的： 图中左边就是计算水平梯度时的卷积核，简单来说就是右边减左边，权重由卷积核规定。这里我们可以联想一下高中生物，那时候我们常考的一种题目就是细胞膜两边的浓度梯度差的问题。细胞膜就是边界，它两边浓度不一样形成了梯度差，同样在图像里面我们也借用了这样一个形象...
【深度学习】常见卷积核总结
优快云_Black的博客
07-20 9975
1 垂直边缘检测     2 水平边缘检测       3 sobel 滤波（横向同理）       4 scharr滤波器（横向同理）   5 
OpenCV之scharr算子详解/scharr算子和sobel算子的区别
Hide on Bush的博客
02-20 4322
scharr算子实际上是sobel算子的优化，scharr算子在处理边缘时比sobel精度高一些。两种算子唯一的区别就是他们的卷积核不同，他们无论在计算时间还是复杂度都是一样的。 容易看出两种算子卷积核的差异。 opencv中提供给我们scharr算子的函数： cv2.Scharr(src,ddepth,dx,dy) 参数解释同sobel,不清楚的请移步OpenCV之sobel算子详解 但是我...
《机器视觉基础》期末大作业选题
最新发布
05-09
<think>好的，我需要帮用户寻找机器视觉基础的期末大作业选题建议。用户之前提到过对机器学习、深度学习和人脸识别相关的毕设选题感兴趣，并且现在需要针对机器视觉基础的课程项目。首先，我应该结合用户提供的引用内容，尤其是引用[3]和[4]中提到的关于人脸识别和图像处理的内容，来生成相关的选题建议。同时，用户希望选题既符合基础课程的要求，又具备一定的挑战性和可行性。 根据引用[3]，深度学习在人脸检测中的应用，比如MTCNN、Cascade CNN等方法，这些都是不错的选题方向。另外，引用[4]提到了图像预处理、边缘检测、分类器训练等模块，可以拆分出不同的项目，比如图像滤波效果对比、基于传统方法的分类器实现等。 还需要考虑项目的难度，不能太复杂，但也要有足够的深度。例如，人脸识别系统可以分为传统方法和深度学习方法，传统方法可能更基础，适合课程作业。同时，用户之前的参考中提到算法类项目代码简洁易懂，适合快速上手，所以选题应侧重算法实现而非复杂的系统构建。 可能的方向包括：图像预处理技术对比、基于Haar和LBP的人脸检测、简单目标跟踪算法、图像分割方法、传统分类器与CNN的结合等。每个方向需要明确实现的功能、使用的算法、数据集和评估方法，确保学生能在有限时间内完成。 另外，引用[1]和[2]建议选择机器学习算法类题目，因此结合机器视觉的基础，选题应包含算法实现和应用。例如，使用OpenCV和Python实现基本的图像处理流程，或者比较不同边缘检测算法的效果。 最后，要确保建议的选题有可扩展性，方便后续优化或添加新功能。比如，基础的人脸检测可以扩展到表情识别或活体检测，这样既完成基础部分，又为深入开发留有余地。</think>### 机器视觉基础期末大作业选题建议 #### 方向一：图像预处理与特征提取 1. **图像滤波效果对比系统** - **目标**：实现均值/高斯/中值滤波算法，对比不同噪声（椒盐/高斯）下的去噪效果 - **技术栈**：OpenCV + Matplotlib - **扩展**：添加PSNR/SSIM图像质量评价指标[^3] - **参考代码段**： ```python import cv2 def apply_filter(img, filter_type, ksize=5): if filter_type == 'gaussian': return cv2.GaussianBlur(img, (ksize,ksize), 0) elif filter_type == 'median': return cv2.medianBlur(img, ksize) ``` 2. **边缘检测算法评估平台** - **核心内容**：实现Sobel/Canny/Laplace/Scharr算子，对比其在标准数据集（如BSDS500）上的检测效果 - **创新点**：可视化梯度幅值方向图[^4] #### 方向二：目标检测与识别 3. **基于传统方法的人脸检测系统** - **实现步骤**： 1. Haar特征 + Adaboost级联分类器训练 2. LBP特征提取与分类器实现 3. 在FDDB数据集上测试准确率[^3] - **难点解析**：积分图加速计算、多尺度检测 4. **手写数字识别系统（非深度学习版）** - **技术路线**： - 预处理：二值化 + 形态学操作 - 特征提取：HOG特征 + PCA降维 - 分类器：SVM/k-NN实现 - **数据集**：MNIST #### 方向三：动态视觉分析 5. **基于光流法的运动检测** - **实现方法**： - Lucas-Kanade稀疏光流法 - Farneback稠密光流法 - **可视化**：HSV颜色编码运动矢量 - **应用场景**：车辆移动方向分析 6. **视频背景消除与前景提取** - **算法对比**： - 帧间差分法 - 混合高斯模型（MOG2） - ViBe算法 - **评估指标**：F-measure@CDnet2014 #### 方向四：三维视觉基础 7. **双目立体匹配系统** - **实现步骤**： 1. 相机标定与极线校正 2. 实现BM/SGBM匹配算法 3. 生成视差图与深度图 - **数据集**：Middlebury Stereo Dataset 8. **基于SfM的三维重建** - **关键技术**： - SIFT特征匹配 - 八点法计算基础矩阵 - 三角测量生成点云 - **输出**：MeshLab可视化点云模型 #### 方向五：创新应用开发 9. **课堂考勤人脸识别系统** - **功能模块**： - 实时人脸检测（Dlib/OpenCV） - LBP特征人脸识别 - 考勤记录导出Excel - **创新点**：添加活体检测（眨眼/摇头检测）[^4] 10. **智能垃圾分类视觉系统** - **技术方案**： - HSV颜色空间物体分割 - 形状特征（Hu矩）分析 - 基于SVM的材质分类 - **硬件扩展**：树莓派+摄像头部署 ### 实现建议 1. **复杂度控制**：建议选择2-3个核心算法进行深度实现，避免广而不精 2. **代码框架**： ```python class VisionSystem: def __init__(self, params): self.preprocessor = ImagePreprocessor() self.detector = ObjectDetector() def pipeline(self, img): processed = self.preprocessor.process(img) return self.detector.detect(processed) ``` 3. **可视化关键**：使用Matplotlib绘制算法中间结果对比图 4. **性能优化**：对关键算法（如滤波/特征计算）进行时间复杂度分析
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值