OpenCV-基本边缘检测算子Sobel实现

最新推荐文章于 2025-06-18 09:26:25 发布
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分类专栏： ----opencv学习
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简要描述
sobel算子主要用于获得数字图像的一阶梯度，常见的应用是边缘检测。
原理
算子使用两个3*3的矩阵（图1）算子使用两个3*3的矩阵（图1）去和原始图片作卷积，分别得到横向Ｇ（ｘ）和纵向Ｇ（ｙ）的梯度值，如果梯度值大于某一个阈值，则认为该点为边缘点

　　　　　　　　　　　　　　　　　　sobel kernel
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　图1：卷积矩阵

　　　　　　　　

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opencl+opencv实现sobel算法
u012361418的博客
06-26 3879
opencv+opencl
OpenCV 边缘检测--Sobel算子和Scharr算子
TeamLee的博客
08-06 1214
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
opencv实现Sobel 算子
cqltbe131421的博客
03-08 611
 int main(){  Mat src = imread("test.jpg");  Mat grad_x, grad_y;  Mat abs_grad_x, abs_grad_y, dst;  namedWindow("效果图窗口", 1);    //【3】求 X方向梯度   Sobel(src, grad_x, CV_16S, 1, 0, 3, 1, 1, BORD
OpenCV计算机视觉实战（11）——边缘检测详解
最新发布
qq_30167691的博客
06-18 3821
在本节中，我们系统介绍了三大经典边缘检测算子，包括 Sobel 算子：一阶导数平衡了噪声抑制与边缘提取，结合方向信息可用于纹理分析与车道检测；Laplacian 算子：二阶导数对微小亮度突变尤为敏感，配合零交叉和细化技术，可精确捕捉任意方向的细节边缘；Canny 算法：集成多阶段处理与双阈值策略，通过多尺度融合与自适应阈值优化，达到抗噪与细节兼顾的卓越效果。
Sobel边缘检测算子OpenCV实现
SakuraMashiro的博客
05-05 772
基本概念 1.算子 算子也就是滤波器，或者又称作卷积核，通常是一个3x3或者8x8的矩阵，在数字图像处理中有广泛的应用，将滤波器用来对二维图像中的每个像素做点积操作，及对应的像素点相乘再求和，可以达到边缘提取，图像分割等各种效果 2.图像的梯度 在二维图像中，边缘就是图像的像素值发生突变的那些点的集合，边缘的像素点与周围领域的像素点在亮度上存在较大差异，在高等数学中梯度代表了函数在某个点上最大的方向导数，也就是在沿着该方向函数的变化最快，那么在图像中，二维函数的梯度就可以理解为沿着x轴或者y轴的偏导数，由于
openCV实现Sobel边缘检测
qq_38527408的博客
06-12 604
#include <stdio.h> //#include "opencv_cfg.h" #include <cmath> #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <algorithm> using namespace cv; using namespace ...
opencvC++学习17 Sobel算子
xiansong1005的博客
06-20 1658
卷积应用-图像边缘提取1.边缘是什么 – 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。2.如何捕捉/提取边缘 – 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，3.我已经忘记啦，不要担心，用Sobel算子就好！卷积操作Sobel算子是离散微分算子（discret...
OpenCV 边缘检测之Sobel算子
流楚丶格念的博客
12-28 7441
文章目录Sobel算子（索贝尔算子）Sobel算子定义：Sobel算子作用：Sobel卷积因子Sobel卷积计算公式：代码案例 Sobel算子（索贝尔算子） Sobel算子定义： Sobel 算子是一个离散的一阶微分算子，用来计算图像灰度函数的近似梯度。 在空间域上Sobel算子很容易实现，执行速度快，对部分噪声具有平滑作用，还能够提供较为精确的边缘方向信息，缺点是边缘定位精度不够高。边缘是指一个物体与另一个物体的分界处，一般边缘内外处都会有灰度值上的差异，Sobel算子就是通过像素点空间邻域内上下，左右相
[传统图像处理]边缘检测之----Sobel算子,test ok
小硕算法工程师
05-24 563
Sobel算子根据像素点上下、左右邻点灰度加权差，在边缘处达到极值这一现象检测边缘。对噪声具有平滑作用，提供较为精确的边缘方向信息，边缘定位精度不够高。边缘是指在图像上像素灰度变化最显著的地 方，边缘检测算子则利用图像边缘灰度的突变来检 测边缘。然后分别用这两个算子对输入图像进行卷积操作，得到x,y方向上各点的卷积结果，即垂直梯度Gx和水平梯度Gy。Sobel算子输入的图像是灰度图，所以正常图片进行sobel算子提取边缘前，先要把图片转成灰度图。缺点：计算方向单一，对复杂纹理的情况显得乏力；
opencv中的边缘检测算子
LIN2020LOVEDA的博客
08-05 250
opencv中的边缘检测算子
【学习opencv】Sobel算子原理及其实现
zhulinspace
11-17 4316
Sobel算子原理及其实现原理：Sobel算子理论上是对图像进行一阶求导，而后为了方便计算设计了3x3的卷积模板。Sobel算子可以计算水平Gx和垂直方向Gy的梯度变换.Gx方向的卷积模板：Gy方向的卷积模板：opencv还提供了一个scharr函数，比Sobel算子更为精准，也是3x3的模板。实现：实现较为简单，只需要遍历像素矩阵，对每一个3x3的像素矩阵与模板矩阵进行卷积运算即可，这里需要注意的
【python-opencv】 sobel算子 图像边缘检测 图像二值化处理
12-21
文章目录一、rgb空间下的sobel边缘检测（1）代码（2）结果二、hsv-s空间下的加入图像腐蚀和图像膨胀的sobel边缘检测（1）代码（2）结果三、hsv-s空间下的加入图像腐蚀和图像膨胀，并进行孔洞填充后的sobel边缘检测（1）代码（2）结果 一、rgb空间下的sobel边缘检测 （1）代码 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 读取图像 # 此处注意cv2.imread读出来的是bgr格式要转为rgb img = cv2.imread('7.jpg') img = cv2.cvtCol
sobel算子检测灰度图像和彩色图像边缘
08-28
在OpenCV中实现用Sobel算子对彩色图像和灰度图像进行边缘检测的算法
opencv基础41-图像梯度-sobel算子详解cv2.Sobel()（边缘检测基础）
小海聊智造
08-07 7397
图像梯度是用于描述图像变化率的概念。在图像处理中，梯度指的是图像中每个像素的灰度值变化速率或方向。它常用于边缘检测和图像特征提取。一维图像的梯度表示为函数 f(x) 的导数，而在二维图像中，梯度是一个向量，包含两个分量：水平方向和垂直方向的灰度变化率。这两个分量的大小和方向可以用来确定图像中的边缘和纹理信息。在图像处理中，常用的算子如Sobel、Prewitt和Scharr等可以用于计算图像的梯度。梯度计算对于计算机视觉任务和图像处理中的特征提取非常有用。
图像梯度与几种算子的opencv实现
m0_73776435的博客
08-12 1466
该值为-1时，让处理结果与原始图像保持一致，但是直接将ddepth设置为-1，得到的结果可能是错误的。计算梯度值可能出现负数，当处理的图像是8位图类型，ddepth的值为-1时，运算结果也是8位图类型，负数会自动截断为0，发生信息丢失。所以，通常将ddepth值设置为“cv2.CV_8U”，并使用函数cv2.convertScaleAbs()对函数cv2.Sobel()的计算结果取绝对值。参数ddepth的值应该设置为“cv2.CV_64F”，并对函数cv2.Scharr()的计算结果取绝对值。
opencv自定义线性滤波、边缘处理、Sobel算子(6)
qq_42885712的博客
07-08 353
1、自定义线性滤波 #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat srcImg = imread("C:/Users/admin/Desktop/1.JPG"); if (!srcImg.data) { ...
opencv学习 边缘检测--soble算子
obsorb_knowledge的博客
10-13 684
导数与边缘特征 看到画红圈的地方了吗，是头发(黑色)和脸部(白色)交界处，也就是图像像素值变化最大处，怎么找出变化最大处呢？如，一条曲线，怎么找变化最大处呢？求一阶导数，当一阶导数最大时，此处就是变化最大处，也就是极值点，最右边的图是中间的一阶导数图。很明显我们图像也可以看着一个函数，对函数求导即可。 边缘是什么？是像素值发生跃迁的地方，使图像的显著特征之一。在图像特征提取、对象检查、模式...
【python-opencv】 sobel算子 图像边缘检测 图像二值化处理 并进行框标定
miracleoa的博客
04-18 2255
文章目录一、rgb空间下的sobel边缘检测（1）代码（2）结果二、hsv-s空间下的加入图像腐蚀和图像膨胀的sobel边缘检测二、结果 一、rgb空间下的sobel边缘检测 （1）代码 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 读取图像 # 此处注意cv2.imread读出来的是bgr格式要转为rg...
OpenCV学习Sobel 导数
fabulousli的博客
05-29 1616
int main(int, char** argv) { Mat src, src_gray; Mat grad; const char* window_name = "Sobel Demo - Simple Edge Detector"; int scale = 1; int delta = 0; int ddepth = CV_16S;//输出图像的深度，设定为 CV_16S 避免
opencv边缘检测算法：Sobel算子实现详解
资源摘要信息:"本资源主要介绍了在OpenCV环境下，使用Sobel算子、Canny算子和Laplace算子进行图像边缘检测的技术实现。这些算法能够帮助开发者提取图像中的边缘信息，广泛应用于计算机视觉、图像处理和机器学习领域...
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