Sobel梯度算子

最新推荐文章于 2025-03-04 14:55:35 发布
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分类专栏： C/C++ Algo 文章标签： math.h 图像处理 each output image input
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Sobel算子是一种常用的图像处理技术，主要用于边缘检测。它包含垂直和水平两个方向的滤波器，通过对图像应用这些滤波器来识别图像的边界。

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索贝尔算子（Sobel operator）是图像处理中的算子之一，主要用作边缘检测

算子为：

垂直方向

</

最低0.47元/天 解锁文章
OpenCV学习笔记（十一）——利用Sobel算子计算梯度
qq_54186956的博客
03-23 3606
利用Sobel进行求梯度计算
Sobel边缘检测 - 梯度算子介绍
Henry的专栏
06-03 2567
Sobel是常用的边缘检测Filter,本文主要是介绍一下Sobel的公式的由来。
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
【OpenCV】边缘检测：梯度，sobel算子的理解
A_dobe的博客
12-06 2万+
在这一讲中我们来学习一下opencv中最基本的边缘检测的知识，首先我们来介绍一下图像梯度 1.图像梯度 可以把图像看成二维离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导： 图像梯度: 梯度算子 Gradient operators 函数f(x,y)在(x,y)处的梯度为一个向量： 计算这个向量的大小为： 近似为: 梯度的方向角为： 可能上面的数学表达式
边缘检测：Sobel算子
最新发布
Wei_sx的博客
03-04 1322
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。
Sobel算子--Hog-方向梯度直方图（Histogram Of Gradient）
RUN
04-01 3450
写的很好的HOG 方向梯度直方图(HOG)中，梯度的方向分布被用作特征。沿着一张图片X和Y轴的方向上的梯度是很有用的，因为在边缘和角点的梯度值是很大的，我们知道边缘和角点包含了很多物体的形状信息。 怎么计算方向梯度直方图呢？ 我们会先用图像的一个patch来解释。 第一步：预处理 Patch可以是任意的尺寸，但是有一个固定的比例，比如当patch长宽比1:2，那patch大小可以是100200, 128256或者10002000但不可以是101205。 这里有张图是720475的，我们选100200大小的
sobel 梯度算子
08-12
Sobel梯度算子是一种常用的图像边缘检测算法，用于计算图像中每个像素点的梯度信息。它通过计算图像在水平和垂直方向上的梯度值来揭示图像中的边界。在Sobel算子中，分别有x方向的Sobel算子和y方向的Sobel算子。 x...
matlab 分别用sobel prewitt roberts laplacian算子进行边缘提取
02-26
Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测方法，它通过两个方向的差分模板（水平和垂直）来估计图像的局部梯度。水平模板为[-1, 0, 1; -2, 0, 2; -1, 0, 1]，垂直模板为[-1, -2, -1; 0, 0, 0; 1, 2, 1]。对每个像素，计算...
python VTK（十三） ----图像边缘检测 梯度算子 sobel算子
xujia0的博客
12-25 960
图像边缘检测 梯度算子 sobel算子
OpenCV图像锐化（梯度算子Sobel）
cyf15238622067的博客
02-21 7294
梯度算子 • 梯度通过一个二维列向量来定义 • 向量的模值 实践中通常称为梯度图像。 • 考虑一个3x3的图像区域，z代表 灰度级，上式在点z5的f值可用 数字方式近似。 • 微分滤波器模板系数设计 ✓Roberts交叉梯度算子 ✓Prewitt梯度算子 ✓Prewitt梯度算子 Roberts交叉梯度算子 ✓梯度计算由两个模板组成，第...
sobel 算子计算图像梯度
03-25
使用sobel 计算图像的梯度,调用torch和CV2实现,可以在pytorch代码中直接使用
VTK修炼之道33：边缘检测_Sobel算子
沈春旭的博客
01-26 2626
1.Sobel算子用于提取图像边缘 Sobel算子也是一种常用的梯度算子。Sobel算子计算稍微复杂，它采用3x3的模板。计算时模板在图像上移动，并在每个位置上计算对应中心像素的梯度值。 VTK中vtkSobel2D计算图像的sobel算子，使用代码如下： #include VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL); #include #i
Sobel算子
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GoodShot的专栏
08-22 7万+
幻灯片1 Sobel算子  幻灯片2 一、Sobel边缘检测算子 l 在讨论边缘算子之前，首先给出一些术语的定义： l (1)边缘：灰度或结构等信息的突变处，边缘是一个区域的结束，也是另一个区域的开始，利用该特征可以分割图像。 l (2)边缘点：图像中具有坐标[x，y]，且处在强度显著变化的位置上的点。 l (3)边缘段：对应于边缘点坐标[x，y]及其方位 ，边缘的方位可能是梯度角。
Sobel 算子
Harrytsz的博客
04-07 3820
SobelSobelSobel本质是基于图像空间域卷积，卷积的作用除了实现图像模糊或者去噪，还可以寻找一张图像上所有梯度信息，这些梯度信息是图像的最原始特征数据，进一步处理之后就可以生成一些比较高级的特征用来表示一张图像实现基于图像特征的匹配，图像分类等应用。SobelSobelSobel算子是一种很经典的图像梯度提取算子，其本质是基于图像空间域卷积，背后的思想是图像一阶导数算子的理论支持。
图像梯度-sobel算子
sundanping_123的博客
01-15 1万+
（1）理论部分 x 水平方向的梯度， 其实也就是右边 - 左边，有的权重为1，有的为2 。 若是计算出来的值很大 说明是一个边界 。 y 竖直方向的梯度，其实也就是下面减上面，权重1，或2 。 若是计算出来的值很大 说明是一个边界 。 图像的梯度为： 有时简化为： 即： （2）程序部分 函数：Sobel ddepth 通常取 -1，但是会导致结果溢出，检测不出边缘，故使...
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 7152
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。
OpenCV.Sobel梯度
kicinio的博客
11-24 1639
Sobel梯度 Sobel梯度算子分为X方向Y与方向，可以分别计算其各自方向的梯度图像，然后将其进行平均权重相加即可。其声明如下： Sobel(src, dst, ddepth, dx, dy); 各参数解释如下： src 表示此操作的源(输入图像)的Mat对象。 dst 表示此操作的目标(输出图像)的Mat对象。 ddepth 表示输出图像的深度，通常为CV_32F或CV_64F等。 dx 表示X方向的梯度，为1则启用，0则禁用，下同。 dy 表示Y方向的梯度 Sobel算子的Ke
空间域图像增强：图像梯度之Sobel边缘检测算子
Hundreays
07-05 3148
OpenCV图像梯度之Sobel算子0.综述2.Sobel算子原理分析3.Sobel算子OpenCV API介绍4.Sobel算子代码实践 0.综述 Sobel算子是提取图像梯度信息的经典算子之一，图像的梯度信息是图像的最原始特征信息，对梯度信息进行进一步的处理就可以生成一些比较高级的特征来表示一张图像，这些高级的特征可以用于基于图像特征的匹配以及图像分类等应用。 2.Sobel算子原理分析 So...
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