梯度算子（普通的+Robert + sobel + Laplace）

最新推荐文章于 2025-03-04 14:55:35 发布
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分类专栏： 图像处理
本文介绍了四种常见的边缘检测技术：水平垂直差分法、Robert算子梯度、Sobel算子及拉普拉斯算子。这些技术广泛应用于图像处理领域，对于理解图像特征具有重要意义。

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

1。水平垂直差分法：

 

 

 

2。Robert 算子梯度

 

 

 

 

 

3。sobel算子

 

 

4。拉普拉斯算子

 

AI笔记: 计算机视觉之图像边缘检测: Robert算子, Sobel算子, Laplace算子, LoG算子, Canny算子
Wang的专栏
02-27 4154
边缘检测基本思想 边缘是图像最重要的一类特征 在生活中速写就是用铅笔勾勒出图像的边缘信息，我们通过速写识别作画的内容，也就是说边缘能够提供图像中特别重要的信息 四类不同的边缘 第一层是图像的变化趋势 第二层是灰色的函数趋势 第三层是对这个函数一阶微分 第四层是对这个函数二阶微分 边缘检测的本质是微分 实际中常用差分，x方向和y方向 图像边缘检测 - 基本算子 Robert算子...
Matlab采用梯度算子、拉普拉斯算子、Sobel算子及Prewitt算子对图像进行锐化
baidu_41836513的博客
05-22 2万+
Matlab采用梯度算子、拉普拉斯算子、Sobel算子及Prewitt算子对图像进行锐化 文章目录Matlab采用梯度算子、拉普拉斯算子、Sobel算子及Prewitt算子对图像进行锐化梯度算子拉普拉斯算子Robel算子Prewitt算子整体程序：结果显示： 梯度算子 设图像为f(x,y), 定义为f(x,y)在点(x,y)的梯度矢量为G[f(x,y)]： 性质： 1）梯度的方向是在f(x,y)的最大变化率方向上 2）梯度的幅度用G[f(x,y)]表示： 梯度 对于数字图像： 简化为： Robert
Sobel梯度算子的使用与分析
10-08
这个DOC文档详细解释了Sobel梯度算子的使用与分析
图像处理中的梯度、导数如何求?(Robert算子,Sobel算子,Prewitt算子,Laplace算子)
Why So Serious?
07-09 1万+
梯度的求法是多种多样的，根据不同的处理需要选择合适的算子(模版)。 Robert算子,Sobel算子,Prewitt算子,Laplace算子
边缘检测：Sobel算子
最新发布
Wei_sx的博客
03-04 826
Sobel算子使用两个3x3的卷积核（也称为滤波器），分别用于检测水平方向和垂直方向的边缘。这两个卷积核如下：水平卷积核垂直卷积核Sobel算子是一款经典且高效的边缘检测工具，通过计算图像的水平方向和垂直方向的梯度，能够精准识别图像中的边缘。同样，其计算简单、效果显著，使得其在许多计算机视觉应用中得到了广泛的使用。
梯度和梯度算子(Roberts,Sobel,Laplace)
dx199771的博客
12-27 4万+
机器学习和深度学习中，梯度是一个很重要的概念。在大部分机器学习优化问题中都可以通过梯度下降法处理。要介绍梯度就必须了解导数（derivative），偏导数（partial derivative）和方向导数（directional derivative）。 这些概念在高等数学中都有介绍，也可以参考百度和维基百科，这里我们就只做简单回忆： 导数 导数反映函数在某点处沿x轴正方向的变化率，可以理解为，如果某点导数大于0，则该点沿x轴正方向递增，如果某点小于0，则递减。 偏导数 导数和偏导数性质一致，但偏导数
Roberts 算子Prewitt 算子Sobel 算子Laplacian 算子
vh62505的博客
11-12 3884
Sobel算子在Prewitt算子的基础上增加了权重的概念，认为相邻点的距离远近对当前像素点的影响是不同的，距离越近的像素点对应当前像素的影响越大，从而实现图像锐化并突出边缘轮廓。Sobel算子在Prewitt算子的基础上增加了权重的概念，认为相邻点的距离远近对当前像素点的影响是不同的，距离越近的像素点对应当前像素的影响越大，从而实现图像锐化并突出边缘轮廓。： Sobel 算子也是一种常用于图像边缘检测的算子，相比于Roberts和Prewitt，Sobel算子在设计上考虑了像素之间的权重。
计算机视觉6-梯度、边缘检测，sobel算子
weixin_44738378的博客
06-05 600
目录 调用库 定义一个函数 读入图片 梯度算子 两种sobel算子 scharr算子 laplacian算子 调用库 import cv2 import numpy as np 说明：cv2是openCV2，一个跨平台的计算机视觉库；numpy是扩展程序库，提供维度数组与矩阵运算，本文主要用来堆叠图片 定义一个函数 定义显示图片函数的目的是为了简化程序。不定义也可，这样每次显示一个图片都需要为之编写完整的代码。 def cv_show(name,img): cv..
python通过robert、sobel、Laplace算子实现图像边缘提取详解
09-18
比如`robert_suanzi`、`sobel_suanzi`和`Laplace_suanzi`函数分别实现了Roberts算子、Sobel算子和Laplace算子的边缘提取。 总结来说，通过Roberts、Sobel、Laplace算子进行图像边缘提取是数字图像处理的基础，也是...
图像边缘检测matlab源码kirsch、Laplacian、prewitt、roberts、Sobel算子（亲测可用已经调试注释完整）
04-01
Sobel算子是另一种常用的微分算子，它同时考虑水平和垂直方向的梯度。3x3的掩模为[[1, 0, -1], [2, 0, -2], [1, 0, -1]]（水平）和[[1, 2, 1], [0, 0, 0], [-1, -2, -1]]（垂直）。Sobel算子在噪声抑制和边缘定位...
python图像处理（十一）——图像锐化与边缘检测之Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Laplacian算子
AI_girl的博客
03-16 1万+
在图像增强过程中，通常利用各类图像平滑算法消除噪声，图像的常见噪声主要有加性噪声、乘性噪声和量化噪声等。一般来说，图像的能量主要集中在其低频部分，噪声所在的频段主要在高频段，同时图像边缘信息也主要集中在其高频部分。这将导致原始图像在平滑处理之后，图像边缘和图像轮廓模糊的情况出现。为了减少这类不利效果的影响，就需要利用图像锐化技术，使图像的边缘变得清晰。 一、Roberts算子 Roberts算子又称交叉微分算法，它是基于交叉差分的梯度算法，通过局部差分计算检测边缘线条，常来处理具有陡峭的低噪声图像，当图
差分、梯度、Roberts、sobel、Prewitt、Laplace边缘检测算子的介绍、评估和比较
07-02
差分、梯度、Roberts、sobel、Prewitt、Laplace边缘检测算子的介绍、评估和比较 很实用的一篇文章，拿来和大家共享
Roberts算子程序，绝对原创
05-14
亲测Roberts算子，非常特别的好用，顶起来啊
第9章 图像梯度 -- 9.1 Sobel 算子
weixin_37804469的博客
01-15 1895
《OpenCV 轻松入门 面向Python》 学习笔记 Sobel 算子1. Sobel 理论基础1.1 计算水平方向偏导数的近似值1.2 计算垂直方向偏导数的近似值2. Sobel 算子及函数使用参数 ddepth， 输出图像深度方向 dx, dy 图像梯度计算的是图像变化的速度。对于图像边缘的部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大。相反，图像中比较平滑的部分，其灰度值较小，梯度值也较小。 严格来讲，图像梯度计算需要求导数，但是图像梯度一般通过计算像素值的差来得到梯度的近似值（近似导数值） 下图左图中的A
【OpenCV】32 图像梯度–更多梯度算子(rober算子、prewitt算子)
刘小胖的博客
03-12 886
32 代码 实验结果 解释 优点 所有内容均来源于贾志刚老师的知识星球——OpenCV研习社，本文为个人整理学习，已获得贾老师授权，有兴趣、有能力的可以加入贾老师的知识星球进行深入学习。 ...
机器学习MATLAB实现：Matlab-梯度Roberts算子、拉普拉斯算子、Sobel算子、Prewitt算子对图像进行锐化
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欢迎大家来到安静到无声的《模式识别与人工智能（程序与算法）》，如果对所写内容感兴趣请看模式识别与人工智能（程序与算法）系列讲解 - 总目录，同时这也可以作为大家学习的参考。欢迎订阅，优惠价只需9.9元，请多多支持！
利用算子求解图像梯度
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图像梯度求解的理论知识 连续函数在某一点的导数可以由  得到。 图像是离散函数，在某点的梯度可以用向前差商、向后差商或者中心差商获得。这里采用中心差商  可以获取图像某点的导数值。计算过程如下图所示 图像的一阶微分求解 首先看一下一维的微分公式Δf = f(x+1) – f(x), 对于一幅二维的数字图像f(x,y)而言，需要完成X与Y两个方向上的微分。 计算图像梯度值的具体步骤 ...
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python+opencv sobel算子理论 从不同方向计算梯度 如图从x轴计算p5的梯度。左边是卷积核系数 如果右边这一列和左边这一列相差很大，则计算出来的P5x很大，可以认为在边界上。否则不在边界上。用于求出图像边界 也可以从y轴计算梯度 如果上下相差很大，则计算出来的值很大，则认为是边界，否则不是。 整个图像梯度 sobel函数使用 dst=cv2.Sobel(src,ddepth,dx,dy,[kszie]) dst:处理结果 src:原始图像 ddpepth:处理图像的深度.-1表示与
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