图像变换 -梯度和Sobel导数(cvSobel)

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sobel变换
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04-22 2509
边缘提取时保留图像灰度变化剧烈的区域，从数学上,最直观的方法是微分,对于数字图像来说就是差分，从信号处理的角度来看,就是用高通滤波器，保留高频信号. 在边缘提取的算法中，有基于一阶导数和二阶微分的方法。 本文介绍基于一阶导数的方法：梯度算子。 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： 以上讨论的是对于连续函数的
OPenCV 实现图像的镜像梯度变换
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第六章 - 图像变换 -梯度和Sobel导数(cvSobel)
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(三)OpenCV中的图像处理之形态转换和图像梯度
y=f(x)的专栏
05-29 3660
注释：本文翻译自OpenCV3.0.0 document->OpenCV-Python Tutorials，包括对原文档种错误代码的纠正3.5 形态转换3.5.1 目标：学会不同的形态学操作，如:腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等学会这些函数：cv2.erode()、cv2.dilate()、cv2.morphologyEx()3.5.2 原理形态学操作是指一些基于图像形状的基本操作。它通常在灰度...
opencv基础41-图像梯度-sobel算子详解cv2.Sobel()（边缘检测基础）
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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--033_2: 图像梯度--Sobel算子
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[传统图像处理]边缘检测之----Sobel算子,test ok
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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；
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