OpenCV(8)图像处理|图像梯度与梯度算子

于 2024-12-11 16:15:21 发布
阅读量1.4k 收藏 23
点赞数 26
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： opencv 文章标签： opencv 图像处理 人工智能
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/dowrongagain/article/details/144401567

参考图像梯度

文章目录

目标

  • 了解图像梯度与边缘
  • 梯度算子：Sobel算子、拉普拉斯算子（LOG）

图像的梯度与边缘

  • 图像梯度原理
    通俗来说就是图像在不同方向上的变化趋势。可以把图像看作二维离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导: I ( i , j ) I(i,j) I(i,j)是灰度图像I在第 i i i行和第

最低0.47元/天 解锁文章
第十九节：图像梯度与边缘检测- Laplacian 算子
2501_91516851的博客
05-10 673
本文详细介绍了Laplacian算子在图像边缘检测中的应用，从基础理论到实际实现进行了全面解析。首先，文章阐述了图像梯度与边缘检测的基本概念，强调边缘检测在计算机视觉中的重要性。接着，深入探讨了Laplacian算子的数学原理，包括其作为二阶导数的特性及卷积核的构造方法。随后，通过对比Sobel和Canny算法，分析了Laplacian的优势与局限性，特别是在边缘定位精度和噪声敏感性方面的表现。
数字图像处理 基于matlab、opencv计算图像的梯度方向和梯度幅值
学以致用 知行合一
06-20 2772
图像可以被视为标量场（即二维函数）。通过微分将标量场转换为矢量场。梯度是一个向量，描述了在x或y方向上移动时，图像变化的速度。我们使用导数来回答这样的问题，图像梯度的大小告诉图像变化的速度，而梯度的方向告诉图像变化最快的方向。因为梯度有方向和大小，所以将这些信息编码为向量是很自然的。该向量的长度提供了梯度的大小，而其方向提供了梯度方向。因为梯度在每个位置可能不同，所以我们在每个图像位置用不同的向量来表示它。
图像的梯度（The Gradient of Image）
热门推荐
image_seg的博客
12-13 5万+
一、图像梯度的定义 图像函数f(x,y)在点(x,y)的梯度是一个具有大小和方向的矢量，设为Gx 和 Gy 分别表示x方向和y方向的梯度，这个梯度的矢量可以表示为： 这个矢量的幅度为 方向角为： 对于数字图像而言，相当于对二维离散函数求梯度，如下： G(x,y) = dx(i,j) + dy(
[转]图像梯度：算子
FireBird的专栏
09-01 2万+
0 定义 本质上是用于卷积运算的模板，最终效果上是求得梯度。Roberts 算子，Sobel算子、Prewitt算子以及Laplace算子等。按功能分，上述算子都是求边缘检测的算子。如果按求导的阶数分类，Roboert、Sobel、Prewitt都是一阶算子，而Laplace属于二阶算子。 1 推导 1.1 Robert算子 利用局部差分算子寻找边缘的算子，采用对角线相邻两像素之差（正常梯
图像梯度算子的本质
saltriver的专栏
01-06 1万+
前面我们介绍过图像的梯度，其定义是根据微积分的定义在二维离散函数中推导出来的。但是，我们需要理解，梯度只是一个工具，方法，核心目的是得到像素点与其相邻像素的灰度值变化情况，并通过这种变化来增强图像。这种原始定义的梯度只是这种灰度值变化情况的度量工具。 我们再回顾一下，假设某像素与其8领域用如下矩阵表示： 那么，根据图像梯度的定义： gx = z8 - z5 gy = z6 -
图像处理之梯度及边缘检测算子
weixin_42491648的博客
07-17 3796
梯度是一个量变化的速度，在数学中通常使用求导、求偏导获取梯度或者某一方向上的梯度。在数字图像中梯度可以看为像素值分别在x,y方向上的变化速度，因为数字图像的离散型，以及像素是最小处理单元的特性，求数字图像的梯度时，不需要求导，只需要进行加减运算即可。
图像的梯度
luzhanbo207的博客
04-08 955
在经典的图像信号处理中经常遇到图像梯度的概念，然而对于数字图像而言，其采样空间是离散的，采样步长为单位长度，因此，如果建模需要用到图像梯度，在求解模型的过程中涉及到的数值计算过程就需要计算图像的数值梯度。在经典的数值分析中，梯度的计算常常采用数值差分来替代，这里我们首先来回顾一下微积分中微分及梯度的概念，以及数值分析中如何去计算微分与梯度。
OpenCV 图像处理三（图像梯度--边缘检测【图像梯度、Sobel 算子、 Scharr 算子、 Laplacian 算子、Canny 边缘检测】）
m0_74154295的博客
12-22 4085
边缘检测并非万能，边缘检测虽然能够检测出边缘，但边缘是不连续的，检测到的边缘并不是一个整体。图像轮廓是指将边缘连接起来形成的一个整体，用于后续的计算。为了避免信息丢失，推荐使用更高的数据类型来进行计算，例如 cv2.CV_64F，即64位浮点型。这样，计算结果将以浮点数的形式保存，包括负数。然后，可以通过取绝对值或其他操作将其映射为需要的数据类型，例如 cv2.CV_8U，即8位无符号整数。
【OpenCV-图像梯度】Scharr算子和laplacian算子
linjun的博客
09-09 571
白到黑是正数，黑到白就是负数了，所有的负数会被截断成0，所以要取绝对值分别计算x和y，再求和。
图像梯度与几种算子的opencv实现
m0_73776435的博客
08-12 1454
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。
图像梯度算子——Sobel/scharr/Laplacian
Mr_Nobody17的博客
08-30 9604
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。 （1）X方向的梯度 以3x3的卷积核计算sobel算子为例： 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。 含义：当目标（P5点）右左两列差别特别大的时候，目标点的值会很大，说明该点为边界。 （2）Y方向的梯度 上图是计算垂直方向梯度的卷积核，如果在垂直方向上存在有较大的差值就说明存在有水平边界。 （3）注意&总结 a.水平梯度运算提取垂直方向的边界
图像平均梯度计算
03-11
在MATLAB中实现的图像平均梯度计算，平均梯度又称为清晰度，它可以描述影像的清晰程度，反映图像细节反差程度和纹理变化特征，一般来说，平均梯度值越大，表明图像越清晰，融合效果越好
图像梯度计算
qq_37645194的博客
01-16 4249
Sobel 算子介绍 引文来自：https://blog.youkuaiyun.com/huanhuanq1209/article/details/79845061 Sobel算子依然是一种过滤器，只是其是带有方向的。在OpenCV-Python中，使用Sobel的算子的函数原型如下： dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy[, dst[, ksize[, scale[, de...
图像处理-梯度
Zm1366172479的博客
03-02 3527
首先，看数学方面：百度百科的定义是：梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。 而数字图像是由离散的像素构成的，因此图像的梯度不可能用求导的方式求得，因而 x方向的梯度用gx=f（x+1）-f（x）来代替，同理gy=f（y+1）-f（y）。 至于为什么可以这样替代，根本原因还是求导的本质，求导的本质是[f（x+)-f（x)]/。然而 是针对连续实数而言的，在图像中最小的单位就是1个像素
图像梯度
zdaiot的博客
09-25 536
图像函数f(x,y)f(x,y)f(x,y)在点(x,y)(x,y)(x,y)的梯度是一个具有大小和方向的矢量，设为GxG_xGx​和GyG_yGy​分别表示xxx方向和yyy方向的梯度，这个梯度的矢量可以表示为： ∇f(x,y)=[Gx,Gy]T=[∂f∂x,∂f∂y]T\nabla f(x,y)=[G_x,G_y]^T=[\frac{\partial f}{\partial x}, \frac...
图像梯度-Sobel算子、scharrx算子和lapkacian算子
最新发布
Mr_Happy_Li的博客
10-19 2813
图像的梯度是指图像亮度变化的空间导数，它描述了图像在不同方向上的强度变化。在图像处理和计算机视觉中，梯度通常用来检测边缘，因为边缘往往是亮度变化最显著的地方。图像梯度可以用多种方式来计算，常见的方法包括：一阶导数（Sobel算子）、二阶导数（Laplacian算子）、Prewitt算子、Canny算子。Sobel算子是一种在图像处理和计算机视觉领域广泛使用的边缘检测算子。Sobel算子使用两个3x3的核（kernel）来分别计算图像在水平和垂直方向上的梯度。这两个核通常被称为Sobel核。
图像处理算法 之 梯度/边缘检测(Sobel算子,拉普拉斯算子,Canny等)
流觞时光
10-24 1万+
边缘检测一阶微分算子Sobel算子Scharr算子OpenCV函数使用：Roberts算子二阶微分算子拉普拉斯算子OpenCV函数使用Canny算子算法流程OpenCV 函数使用 梯度是一个量变化的速度，在数学中通常使用求导、求偏导获取梯度或者某一方向上的梯度。 在数字图像中梯度可以看为像素值分别在x,y方向上的变化速度，因为数字图像的离散型，以及像素是最小处理单元的特性，求数字图像的梯度时，不需要求导，只需要进行加减运算即可。(其实就是求导的差分近似形式).如下图所示： 图片摘自于 https://zh
使用OPenCV实现图像镜像与梯度变换实用教程
OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它拥有大量的图像处理和分析功能。在计算机视觉中，图像处理技术通常涉及对图像进行各种变换，其中包括镜像变换和梯度变换。下面，我们将详细探讨如何使用OpenCV来...
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