OpenCV(8)图像处理|图像梯度与梯度算子

于 2024-12-11 16:15:21 发布
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分类专栏： opencv 文章标签： opencv 图像处理 人工智能
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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

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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。
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。
图像的梯度（The Gradient of Image）
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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
zdaiot的博客
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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
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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)
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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
第9章：图像梯度
weixin_57440207的博客
01-23 6307
第9章：图像梯度one. Sobel理论基础1. 计算水平方向偏导数的近似值2. 计算垂直方向偏导数的近似值two. Sobel算子及函数的使用:1. 函数语法：2. 对像素取绝对值：3. 方向：three. Scharr 算子及函数使用:1. 函数语法：2. 实例：four. Sobel算子和Scharr算子的比较：five. Laplacian 算子:1. 函数语法：2. 实例：six. 算子总结： ​ 图像梯度计算的是图像变化的幅度。对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值变化也较大；相反，对于
图像梯度算子总结
liaoqix的专栏
07-01 8108
主要介绍Roberts、Sobel、Prewitt梯度算子。
OpenCV入门系列4：图像梯度常用算子——Sobel,Scharr和Laplacian算子
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系列3已经初步进入梯度的计算，接下来将对应用于图像梯度的算子引入和展示，包括Sobel算子、Schaar算子和Laplacian算子。
图像梯度--三种算子
weixin_60512458的博客
03-16 826
白到黑是整数，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。3、laplacian算子--对噪音点敏感（更多地与其他算法融合使用。2、Scharr算子--更敏感。
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