【OpenCV 4】图像梯度： Sobel算子

最新推荐文章于 2025-04-10 23:24:41 发布
最新推荐文章于 2025-04-10 23:24:41 发布
阅读量756 收藏 2
点赞数
分类专栏： OpenCV 文章标签： OpenCV Soble 图像梯度 convertScaleAbs
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/kingkee/article/details/104153689
版权

目录

一、编程环境

二、图像梯度：Sobel算子

三、程序说明

四、示例程序

五、运行效果

一、编程环境

OpenCV  4.1.0
IDE Visual Studio 2017 Enterprise (15.9.19)
操作系统 Windows 10 x64 中文专业版 (1909)

二、图像梯度：Sobel算子

        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。Sobel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。

 

 

三、程序说明

  • OpenCV 中的 Sobel（）函数：
void Sobel( InputArray 	src,
最低0.47元/天 解锁文章
OpenCV 入门教程： Sobel算子和Scharr算子
小蓝枣的博客
07-09 1668
在图像处理和计算机视觉领域，边缘检测是一项重要的任务。 Sobel 算子和 Scharr 算子是两种常用的边缘检测算子，用于检测图像中的边缘信息。 OpenCV 提供了这两种算子的实现函数，使得边缘检测更加简单和高效。本文将以 Sobel 算子和 Scharr 算子为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行边缘检测的基本步骤和实例。
opencv-python图像处理 ----图像梯度、Sobel算子
勤劳鸟儿
01-07 5527
一、图像的梯度处理 1、Sobel算子 梯度可以按照x方向或者y方向求梯度，其实就是在看像素点的差异变化情况，比如黑白物体的交界，其像素值变化差异是非常大的。 求梯度计算使用的函数就叫做Sobel算子，可以分为水平梯度与竖直梯度。 简单点说，Sobel算子是一种特殊的卷积核，可以用于图像的边缘检测。自定义一个水平及竖直方向的sobel算子： # 水平sobel算子 Sobel_x = np.array([[-1, 0, 1], [-2, 0, 2],
OpenCV--033_2: 图像梯度--Sobel算子
WaitFoF
10-05 1883
索贝尔算子（Sobel operator） 主要用作边缘检测，在技术上，它是一离散性差分算子，用来运算图像亮度函数的灰度之近似值。在图像的任何一点使用此算子，将会产生对应的灰度矢量或是其法矢量。 Sobel算子是一种常用的边缘检测算子，是一阶的梯度算法；Sobel算子是结合了高斯平滑与微分运算的结合方法，所以它的抗噪声能力很强。用户可以设定求导方向，水平或者垂直（通过参数yorder和xord...
opencv练习13图像梯度
qq_43543515的博客
03-28 248
• 图像梯度，图像边界等 • 使用到的函数有：cv2.Sobel()，cv2.Schar()，cv2.Laplacian() 等 原理 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。我们会意义介绍他们。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。 .1 Sobel 算子和 Scharr 算子 Sobel 算
opencv常用边缘检测算子示例
最新发布
04-10 817
一种基于二阶导数的边缘检测方法，利用拉普拉斯算子来检测图像中强度变化的区域（边缘），即通过计算图像的二阶导数，找到图像亮度的突变点，从而定位边缘的位置。一种离散一阶导数的边缘检测算子，用于计算图像灰度函数的近似梯度，常用于边缘检测和特征提取，可以分别计算图像在X、Y方向的梯度。由Scharr提出的，用于替代Sobel算子，用于需要更高精度的边缘检测时，作为高精度边缘检测算子，用法跟Sobel类似。
Opencv-自定义梯度算子
weixin_41709536的博客
09-16 999
图像梯度 – 更多梯度算子知识点python代码c++代码 知识点 图像梯度 – 更多梯度算子 图像的一阶导数算子除了sobel算子之外，常见的还有robert算子与prewitt算子，它们也都是非常好的可以检测图像的梯度边缘信息。 通过OpenCV中自定义滤波器，使用自定义创建的robert与prewitt算子就可以实现图像的rober与prewitt梯度边缘检测，OpenCV中的自定义算子滤...
Python-OpenCV图像梯度算子
吃狼的1只羊
08-18 1345
Sobel算子和Scharr算子Sobel是高斯平滑与微分操作的结合体，所以它的抗噪声能力很好。OpenCV中提供： cv2.Sobel(src,ddepth,dx,dy,dst=None,ksize=None,scale=None,delta=None,borderType=None） 注意：可以设定求导的方向(xorder或yorder），以及设定使用的卷积核的大小(ksize)。同时，如果
【OpenCV】图像梯度及算子
qq_36926037的博客
07-25 2142
文章目录一、图像梯度概念1.1 一阶导数与soble算子1.2 二阶导数与拉普拉斯算子二、实践2.1 一阶导数2.1.1 soble算子cv.Sobel2.1.2 scharr算子cv.Scharr2.2 二阶导数2.2.1 API计算2.2.2 自定义 一、图像梯度概念   图像像素之间相减，得到的差值组成的图像就是图像的梯度图像。注意算子内元素和为1 1.1 一阶导数与soble算子   通过一阶导数可以提取图像边缘，图像边缘地方，像素差异大，一阶导数也大。        （左）原图，中（原图的像素变化
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 4050
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
09-09 561
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。
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 7286
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。
matlab图像边缘检测sobel算子梯度图像
05-09
这是华中科技大学数字图像处理课程的作业，涉及图像边缘检测、手动实现sobel算子和prewitt算子，梯度图像的生成，街区距离的计算
OpenCV计算机视觉实战 | 第5章 图像梯度算子
睦生
02-17 2368
本文为课程《OpenCV计算机视觉实战》的课程笔记。 本章节讲述了图像梯度的计算方法。图像的梯度表征每个像素点和周围像素点差异程度。 上：梯度值公式；下：梯度方向公式 1 Sobel算子 Sobel算子关注像素点和上下左右四个像素点的差异程度，即分别从x方向和y方向计算锚点梯度。 首先用Gx×AG_x×AGx​×A得到锚点xxx方向的梯度，再用Gy×AG_y×AGy​×A得到yyy方向的梯度。最后将两个方向的梯度加权相加，即可得到锚点的梯度值。※这里的“×”是相同位置元素相乘 根据上图模型，可知So.
opencv 图像梯度 soble 算子 拉普拉斯算子
默默的潜行者
08-15 504
#opencv 图像梯度 soble 算子 拉普拉斯算子 #opencv 图像梯度 soble 算子 拉普拉斯算子 import cv2 as cv import numpy as np def lapalian_demo(image): dst=cv.Laplacian(image,cv.CV_32F) lpls=cv.convertScaleAbs(dst)#...
OpenCV基础之常见的图像梯度算子
qq_44129924的博客
04-24 2417
梯度是一个向量，梯度方向指向函数变化最快的方向，大小就是它的模，也是最大的变化率。 图像梯度是指在图像中某个位置处沿着某个方向的变化率，通常用于图像边缘检测和特征提取。
opencv学习笔记4-sobel算子
shouhouxiaomuwu的专栏
03-04 1064
#include "cv.h" #include "cxcore.h" #include "highgui.h" #pragma comment( linker, "/subsystem:\"windows\" /entry:\"mainCRTStartup\"" ) int main(int argc,char** argv) { IplImage* img=cvLoadImage("C
图像梯度-sobel算子
热门推荐
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...
sobel求取图像梯度
sinat_38998284的博客
09-19 5238
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include <iostream> #include <cmath> using namespace cv; using namespace std; void SobelGradDirction...
OpenCV 图像梯度算子
断点
02-12 1595
本文是OpenCV图像视觉入门之路的第12篇文章，本文详细的介绍了图像梯度算子的各种操作，例如：Sobel算子Scharr算子laplacian算子等操作。 ​
OpenCV图像处理：Sobel算子详解
其中，Sobel算子是图像梯度检测的一种常用方法，它能有效地检测图像中的边缘。 Sobel算子通过计算一阶或二阶差分来检测图像的边缘，它结合了高斯平滑和微分操作，因此在一定程度上对噪声有抑制作用。函数`cvSobel`...
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