OpenCV学习——梯度化一张图片

最新推荐文章于 2025-07-25 21:43:03 发布
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博客内容已迁移至【OpenCV学习】梯度化一张图片，主要围绕OpenCV对图片进行梯度化操作展开。
OpenCV实战（30）——OpenCV与机器学习的碰撞
盼小辉丶的博客
08-31 2万+
随着人工智能的发展，许多机器学习算法开始用于解决机器视觉问题。机器学习是一个广泛的研究领域，包含许多重要的概念，本节我们将介绍一些主要的机器学习技术，并介绍如何使用 OpenCV 在计算机视觉系统中应用这些技术。
【OpenCV篇】OpenCV——03day.梯度与轮廓检测
最新发布
打瓦打go打劫打三角洲，无聊喜欢打火影
07-27 1033
本文系统介绍了图像处理中的梯度计算、边缘检测和轮廓分析技术。主要内容包括：1. 图像梯度处理：详细讲解Sobel、Prewitt和Laplacian等差分算子，通过卷积核计算水平和垂直方向的梯度，用于边缘提取；2. 边缘检测流程：包含高斯降噪、梯度计算、非极大值抑制和双阈值筛选等步骤，重点解析Canny边缘检测算法原理；3. 轮廓分析：介绍轮廓查找方法、绘制技术以及凸包检测算法，包括穷举法和QuickHull法；4. 轮廓特征提取：阐述外接矩形和最小外接圆等轮廓特征计算方法。
【OpenCV学习】梯度化一张图片
weixin_34209851的博客
06-28 125
作者：gnuhpc 出处：http://www.cnblogs.com/gnuhpc/   #include "cv.h" #include "cxcore.h" #include "highgui.h" #include int main(int argc, char **argv) { CvPoint center;//定义一个二维坐标的点 double scal...
图像预处理——图像梯度化
xiao_lxl的专栏
04-29 2059
OpenCV_图像梯度化 #include "stdafx.h" #include "cv.h" #include "cxcore.h" #include "highgui.h" using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char **argv) { CvPoint center;//定义一个二维坐标的点 do
OpenCV阈值处理及图像梯度化
wn2001的博客
04-11 391
阈值运算（threshold）：二值化、反二值化、截断、超阈值零处理、低阈值零处理 开运算（.morphologyEx（img,cv2.MORPH_OPEN,kernel）） 闭运算（.morphologyEx（img,cv2.MORPH_CLOSE,kernel）） 形态学梯度运算（.morphologyEx（img,cv2. MORPH_GRADIENT,kernel）） 顶帽运算（.morphologyEx（img,cv2.MORPH_TOPHAT,kernel）） 黑帽运算（.morpho
OpenCV---图像梯度
weixin_30297281的博客
07-06 242
图像梯度 推文：【OpenCV入门教程之十二】OpenCV边缘检测：Canny算子,Sobel算子,Laplace算子,Scharr滤波器合辑 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。 Sobel算子是普通一阶差分，是基于寻找梯度强度。拉普拉斯算子（二阶差分）是基于过零点检测。通过计算梯度，设置阀值，得到边缘图像。 一：sobel算...
OpenCV中的图像处理 —— 图像梯度+Canny边缘检测+图像金字塔
热门推荐
小菜鸡的小博客
03-23 1万+
OpenCV中的图像处理 —— 图像梯度+Canny边缘检测+图像金字塔 目录OpenCV中的图像处理 —— 图像梯度+Canny边缘检测+图像金字塔1. 图像梯度1.1 Sobel和Scharr算子1.2 Laplacian算子2. Canny边缘检测2.1 多阶段的Canny边缘检测算法2.2 OpenCV中的Canny Edge检测 1. 图像梯度 首先我们来看看什么是图像梯度：图像梯度可以把图像看作二维离散函数，图像梯度就是这个二维函数的求导，图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来
OpenCV基础——梯度计算、边缘检测、图像金字塔
软工科班，擅长Matlab、C++、微信小程序开发
03-28 1323
上贴已经讲过，梯度可以浅显地理解为图像中发生颜色变化的局部区域，也即边界点。本质上是通过构造与卷积核相同的矩阵，计算边缘区域像素点的差异值——也即梯度~
初识opencv04——图像预处理3
qq_73960031的博客
07-25 1322
本文介绍了OpenCV图像处理基础，重点讲解图像梯度处理和边缘检测技术。主要内容包括：1）图像梯度概念，通过差分计算像素值变化；2）边缘提取方法，使用自定义卷积核进行水平和垂直边缘检测；3）Sobel算子应用，计算x/y方向梯度并合成总梯度；4）Laplacian算子原理，基于二阶导数检测边缘；5）Canny边缘检测流程，包含高斯滤波预处理和梯度计算。文章通过代码示例演示了filter2D、Sobel和Laplacian等核心API的使用，展示了不同算子提取边缘的效果对比，为图像处理初学者提供了基础实践指导
OpenCV学习笔记（十一）——利用Sobel算子计算梯度
qq_54186956的博客
03-23 3858
利用Sobel进行求梯度计算
【opencv2】生成图像的梯度图
autocyz
01-27 1万+
先看代码： #include #include #include #include using namespace cv; using namespace std; typedef unsigned char byte; void gradientGray(Mat &src, Mat &mag); int main(){ Mat src = imread("1.jpg",
【OpenCV】图像梯度处理
m0_63235356的博客
04-12 3982
使用Sobel算子: cv2.Sobel(图像对象,图像深度,水平方向(dx),竖直方向(dy),Sobel算子大小) 图像深度:通常设为'-1',表示输入与输出的图像深度保持一致. 水平方向:若选择计算水平方向则设为'1',否则为'0' 竖直方向:若选择计算竖直方向则设为'1',否则为'0' Sobel算子大小:一般用3*3大小,即设为'ksize=3' 图像梯度处理可计算像素点差异,从而得到边缘. 运算过后所有的负数会被截断成0,故需要先取绝对值 numpy.absolute(img)
【opencv】【图像梯度】
qq_29367075的博客
02-13 1546
我们来计算图像中各个像素点的梯度 我们可以用一阶的Sobel算子和Scharr算子，以及使用二级的Laplace算子，试验如下： 原始图像是： 一阶算子的梯度计算如下： 求图像各个像素点的梯度。上面计算的sobel算子可以近似认为是X和Y方向的梯度，那么总的梯度是： G = (Gx^2 + Gy ^2) ^ 0.5 或者是近似计算成 G = |Gx| + |Gy| 二阶算子，直接可得到梯度。 import numpy as np import random import cv2 import matpl
OpenCV——图像梯度
保持一颗敬畏之心，简单地调用C++，适当地向C++妥协，让以后的自己看懂代码，让别人看懂代码。
01-20 879
目录前言原理Sobel算子与Scharr算子Laplace算子自定义内核对图像进行卷积参考问下 前言 梯度简单来说就是求导，OpenCV 提供了三种不同的梯度滤波器，或者说高通滤波器： Sobel，Scharr 和 Laplacian。Sobel， Scharr 其实就是求一阶或二阶导数。 Scharr 是对 Sobel（使用小的卷积核求解求解梯度角度时）的优化。 Laplacian 是求二阶导数。图像上表现出来的就是提取图像的边缘（不管是横向的、纵向的、斜方向的等等）。 原理 Sobel算子与Scharr
最小二乘法直线拟合
gnuhpc的专栏
07-21 8276
本文已搬家至【算法研究与实现】最小二乘法直线拟合
OpenCV学习——图像的形态处理学
gnuhpc的专栏
06-21 6803
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06-23 6656
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06-22 5834
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OpenCV学习——cvConvert的使用
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06-29 5450
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opencv图像梯度计算
01-12
这段程序会读取一张图片并分别采用 Sobel 和 Laplacian 方法求解其 X 方向、Y 方向以及整体的梯度。 ```python import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt def calculate_gradients...
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