使用Sobel或Scharr进行图像边缘检测的实例

最新推荐文章于 2025-12-02 23:40:44 发布
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文章标签： 计算机视觉 opencv 人工智能 C/C++
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本文介绍了如何使用OpenCV的Sobel和Scharr函数进行图像边缘检测。通过实例代码展示了两种方法在灰度图像上的应用，解释了如何合并检测结果并展示，强调了参数调整对提升检测效果的重要性。

使用Sobel或Scharr进行图像边缘检测的实例

在图像处理领域，通过检测图像中的边缘来提取重要的信息是一个非常常见的任务。在本文中，我们将演示如何使用OpenCV库中的Sobel和Scharr函数，来进行图像边缘检测并获得更好的效果。

第一步是导入所需的库并读取图像文件，这里我们使用OpenCV库来加载图像。首先让我们来看一下使用Sobel函数进行边缘检测的代码：

import cv2

# 读入图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 使用Sobel函数进行X方向边缘检测
sobelx = cv2.Sobel
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使用Sobel和Scharr OpenCV函数进行边缘检测的实例
TechPulseZ的博客
09-07 84
在本文中，我们将使用OpenCV的Sobel和Scharr函数来实现边缘检测，并提供相应的源代码。您可以根据自己的需求调整算子的参数和图像的处理方式，以获得更好的边缘检测效果。接下来，我们将给出一个使用Sobel和Scharr函数进行边缘检测的示例代码。在这个示例中，我们将加载一张图像，对其进行边缘检测，并将结果保存到另一张图像中。注意：在运行此代码之前，请确保您已经安装了OpenCV库，并将代码中的’image.jpg’替换为您想要进行边缘检测的图像文件路径。函数显示原始图像和边缘检测结果，并使用。
OpenCV 入门教程： Sobel算子和Scharr算子
小蓝枣的博客
07-09 1780
在图像处理和计算机视觉领域，边缘检测是一项重要的任务。 Sobel 算子和 Scharr 算子是两种常用的边缘检测算子，用于检测图像中的边缘信息。 OpenCV 提供了这两种算子的实现函数，使得边缘检测更加简单和高效。本文将以 Sobel 算子和 Scharr 算子为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行边缘检测的基本步骤和实例。
图像边缘检测技术：Sobel与Scharr算子深度解析
weixin_35755188的博客
04-11 391
本文深入探讨了图像处理中的边缘检测技术，重点解析了Sobel和Scharr算子的原理和实现方法。通过理论介绍和Python代码示例，我们理解了如何使用这些算子来提取图像中的边缘信息，并比较了它们在边缘检测中的表现和特点。
OpenCV 边缘检测--Sobel算子和Scharr算子
TeamLee的博客
08-06 1290
简单介绍在OpenCV中使用Sobel或Scharr算法，通过求导，提取图片中的边缘线
七、图像边缘检测之 Sobel、Scharr、拉普拉斯算子、Canny
嘻哈吼嘿呵的博客
11-19 3032
目录 一、Sobel 1、理论基础 2、Sobel算子函数及使用 （1）Sobel算子 （2）代码实例 二、Scharr 三、Sobel和Scharr比较 四、Laphlacian 五、Canny边缘检测 1、原理 2、代码实例 一、Sobel 1、理论基础 p5点处的水平方向梯度计算 p5点处竖直方向的梯度 图像的每一个像素的横向及纵向灰度值通过以下公式结...
python-opencv之图像梯度Sobel、Scharr、Laplacian算子边缘检测
恍恍惚惚的大穷猫的博客
09-13 1611
Sobel算子并没有将图像的主体与背景严格地区分开来，换言之就是Sobel算子没有基于图像灰度进行处理，由于Sobel算子没有严格地模拟人的视觉生理特征，所以提取的图像轮廓有时并不能令人满意。Soble算子的功能集合了高斯平滑和微分求导，又被称为一阶微分算子，求导算子，在水平和垂直两个方向上求导，得到的是图像在X方法与Y方向梯度图像。 scale 代表计算导数值时所采用的缩放因子，默认情况下该值是 1，是没有缩放的。 delta 代表加在目标图像 dst 上的值，该值是可选的，默认为 0。
OpenCV教程 之 边缘检测函数：Canny、Sobel、Scharr（C++）
冯良骏 的 博客
11-18 2619
边缘检测是数字图像处理领域非常重要与基础的操作，这里简单介绍OpenCV里的Canny检测算子、sobel检测算子、scharr滤波器的基本应用
opencv图像形态学（边缘检测算法实例）
2401_84670644的博客
09-02 4843
边缘检测：是图形图像处理、计算机视觉和机器视觉中的一个基本工具，通常用于特征提取和特征检测，旨在检测一张数字图像中有明显变化的边缘或者不连续的区域
花老湿学习OpenCV：基于Sobel算子的边缘检测
qq_41942564的博客
06-10 460
卷积应用-图像边缘提取： 边缘是像素值发生跃迁的地方，是图像的显著特征之一，在图像特征提取、对象检测、模式识别等方面都有重要的作用。 对图像求它的一阶导数delta = f(x) – f(x-1), delta越大，说明像素在X方向变化越大，边缘信号越强，如图： Sobel 算子是一个主要用作边缘检测的离散微分算子 (discrete ...
在OpenCV中，如何根据不同场景需求调整Canny、Sobel和Scharr边缘检测算法的参数？
11-06
这份资料详细介绍了如何在使用Canny、Sobel和Scharr算法进行边缘检测时，根据不同的应用场景灵活调整参数，以获得最佳的检测效果。 参考资源链接：[OpenCV边缘检测：Canny、Sobel与Scharr算法动态调整]...
农田植被目标检测数据标注与模型训练总结1
2503_92128136的博客
11-29 727
为确保标注质量与模型泛化能力，数据筛选遵循以下原则：优先选择彩色图像进行标注（黑白图像暂不纳入首期标注范围），剔除完全重复或画面模糊、目标不清晰的图像，最终筛选出 100-200 张有效图像作为首期标注数据集，满足模型初期训练的数据需求。标注过程中，需准确框选目标区域，保证标注边界与实际目标轮廓贴合，避免漏标、误标或重复标注，确保标注数据的准确性与有效性，为模型训练提供高质量的监督信号。本项目通过无人机农田图像标注与 YOLOv5 模型训练，实现了农田与植被的自动化分类识别，为精准农业提供了核心技术支撑。
FASFFhead
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2、统一分辨率：对不同的输入尺度，使用上下采样变的统一/如 ASFF-L0 对应 P3 尺度，将 P4、P5 上采样到 P3 的分辨率）。3、单阶段检测使用不同层级的特征去检测不同尺寸的目标，（低层→小目标、高层→大目标），1、再单阶段检测中，特征金字塔的不同层对应不同的尺度—（低层→小目标、高层→大目标）；1、层次对齐，特征金字塔的不同层级，先将其他层级的特征上下参，和当前层级额分辨率一致。2、空间加权融合，对齐后的三个尺度特征，学习三个空间权重，最后挨个加权融合。上下采样后空间对齐误差大。
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作者对于ZS3和GZS3的新定义方式，还是比较有意思简单来说就是把语义分割看成两个部分先对图像进行分块，例如RR表示多个区域，这些区域不重叠然后找到一种标签映射关系LL，用于将这些区域映射到标签集合。
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本文提出DEIMv2，一种融合DINOv3特征的实时目标检测框架。通过引入空间调谐适配器(STA)将DINOv3单尺度输出转换为多尺度特征，并针对不同规模模型采用差异化设计：X/L/M/S版本使用DINOv3骨干网络，Nano/Atto等超轻量版本采用剪枝优化的HGNetv2。实验表明，DEIMv2-X仅5030万参数即达57.8 AP，超越同规模模型；DEIMv2-S以971万参数首次突破千万级以下50 AP；DEIMv2-Pico仅150万参数即达38.5 AP，性能媲美参数量更大的YOLOv10-Na
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•在feature map上滑动窗口•建一个神经网络用于物体分类+框位置的回归•滑动窗口的位置提供了物体的大体位置信息•框的回归提供了框更精确的位置。
28.Python处理图像
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使用 Python 语言做开发，除了可以用 Pillow 来处理图像外，还可以使用更为强大的 OpenCV 库来完成图形图像的处理，OpenCV（OpenSourceComputerVision Library）是一个跨平台的计算机视觉库，可以用来开发实时图像处理、计算机视觉和模式识别程序。在我们的日常工作中，有很多繁琐乏味的任务其实都可以通过 Python 程序来处理，编程的目的就是让计算机帮助我们解决问题，减少重复乏味的劳动。
2014-2015
课题分离
11-29 111
5
【OpenCV】Python图像处理之图像表示方法
棒棒的皮皮
12-02 424
OpenCV-Python中图像以NumPy数组形式存储，不同图像类型对应不同维度的数组结构。灰度图像为二维数组(height,width)，彩色图像为三维数组(height,width,3)以BGR格式存储，带透明通道的图像为四维数组(height,width,4)。数组数据类型默认为uint8(0-255)，可通过astype()转换类型。图像坐标原点在左上角，索引顺序为img[row,col]。掌握NumPy数组的维度、数据类型和索引方式是图像处理的基础，能高效实现像素操作、通道处理和格式转换等任务。
【OpenCV】Python图像处理之特征提取
棒棒的皮皮
12-01 1479
本文介绍了Python图像处理中的多种特征提取技术。主要内容包括：1）基础特征提取（颜色直方图、纹理特征）；2）边缘与轮廓检测（Canny算法、轮廓分析）；3）关键点检测（SIFT、SURF、ORB算法）；4）深度学习特征提取（使用预训练CNN模型）；5）形状特征（Hu矩）。文章详细说明了各种技术的实现方法，并提供了OpenCV、Scikit-image等库的代码示例。最后总结了不同特征提取技术的适用场景，建议根据具体任务需求选择合适的特征类型，结合传统算法和深度学习方法获取最佳效果。
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