【OpenCV】33 图像梯度–拉普拉斯算子

最新推荐文章于 2024-10-19 20:00:00 发布

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最新推荐文章于 2024-10-19 20:00:00 发布 · 1k 阅读

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33 图像梯度–拉普拉斯算子

代码

import cv2 as cv
import numpy as np

image = cv.imread("../images/yuan_test.png")
cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input", image

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OpenCV之图像梯度 – 拉普拉斯算子(二阶导数算子)

MachineLP的专栏

07-23

846

python代码： import cv2 as cv import numpy as np image = cv.imread("./test.png") cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input", image) h, w = image.shape[:2] src = cv.GaussianBlur(image, (0, 0), 1) dst = cv.Laplacian(src, cv.CV_32F, ksize=

OpenCV4.8 开发实战系列专栏之 33 - 图像梯度 -拉普拉斯算子(二阶导数算子)

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02-20

1138

欢迎大家学习OpenCV4.8 开发实战专栏，长期更新，不断分享源码。专栏代码全部基于C++ 与Python双语演示。送相关学习资料, V： OpenCVXueTang_Asst

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【opencv】第9章图像梯度 -- 9.3 Laplacian 算子

weixin_37804469的博客

01-15

1200

上面的式子，用在图像里，可以看作是上、下、左、右点的求和，减去中心点的4倍。所以，对图像做拉普拉斯变换，可以看作是用原图像与下面的模板做卷积运算，下面的这个模版（mask 或叫做 filter）也就是拉普拉斯算子了。因为在求一阶偏导函数的时候，我们是通过 x+1 的形式来近似求 x点的偏导的，直观上来讲，有点偏右了，所以在求二阶导函数的时候，我们让。以上的拉普拉斯变换公式，应用在连续的函数中，我们应该都会求解的，但是在图像这个离散的二维环境中，怎么做拉普拉斯变化呢，具体怎么计算呢？

opencv基础43- 图像梯度-Laplacian 算子（ cv2.Laplacian）边缘检测基础

小海聊智造

08-07

3671

Sobel 算子、Scharr 算子、Laplacian 算子都可以用作边缘检测，它们的核如图 9-29 所示。Sobel 算子和 Scharr 算子计算的都是一阶近似导数的值。Sobel 算子= |左-右| / |下-上|Scharr 算子= |左-右| / |下-上|式中“|左-右|”表示左侧像素值减右侧像素值的结果的绝对值，“|下-上|”表示下方像素值减上方像素值的结果的绝对值。像素值的结果的绝对值。Laplacian 算子= |左-右| + |左-右| + |下-上| + |下-上|

对图片进行拉普拉斯变换后再求图像梯度，求图像梯度均值和偏度

09-12

对图像首先进行拉普拉斯变换，使得图像的边缘更清晰，之后进行梯度变换，在计算均值与偏度

opencv shape函数_OpenCV之图像梯度 – 拉普拉斯算子(二阶导数算子)

weixin_39626927的博客

11-24

463

python代码：import C++代码：#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int artc, char** argv) { Mat image = imread("./test.png"); if ...

OpenCV使用拉普拉斯函数进行梯度图像计算

m0_60259116的博客

02-11

381

OpenCV使用拉普拉斯函数进行梯度图像计算

【OpenCV-图像梯度】Scharr算子和laplacian算子

linjun的博客

09-09

688

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-图像梯度-Scharr算子、laplacian算子、sobel算子对比

erfan_lang的博客

09-06

1071

cv2.Scharr(src，ddepth, dx, dy)，使用Scharr算子进行计算参数说明：src表示输入的图片，ddepth表示图片的深度，通常使用-1，这里使用cv2.CV_64F允许结果是负值， dx表示x轴方向算子，dy表示y轴方向算子 2.cv2.laplacian(src， ddepth) 使用拉普拉斯算子进行计算参数说明: src表示输入的图片，ddepth表示图片的深度，这里使用cv2.CV_64F允许结果是负值 scharr算子，从图中我们可以看出scharr算子，..

图像梯度-Sobel算子、scharrx算子和lapkacian算子

Mr_Happy_Li的博客

10-19

3023

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。

基于形态学和梯度特征的二维条码检测定位

10-26

针对复杂背景下的二维条码定位问题，单一特征提取已很难满足其需要。为此提出一种将图像二值化，然后采用基于数学形态学和kirsch边缘检测的算法滤去图像背景，最后利用投影算法定位条码区域。实验结果表明，该方法简单、快速、准确，很好地满足了实际使用的需要。

Opencv-拉普拉斯算子

weixin_41709536的博客

09-16

2084

图像梯度 – 拉普拉斯算子知识点python代码c++代码知识点图像梯度 – 拉普拉斯算子 图像的一阶导数算子可以得到图像梯度局部梯度相应值，二阶导数可以通过快速的图像像素值强度的变化来检测图像边缘，其检测图像边缘的原理跟图像的一阶导数有点类似，只是在二阶导数是求X、Y方向的二阶偏导数，对图像来说： X方向的二阶偏导数就是 dx = f(x+1, y) + f(x-1, y) – 2f(x, ...

opencv图像法、拉普拉斯法

OYMK_SK的博客

05-18

644

1.opencv中的scharr算子：此算法要比sobel的权重更大，算出的结果更见精确，黑白图像变得更加亮。使用3*3的算法因子如下图：函数表达式result=cv2.scharr（src，ddepth，dx，dy），其中ddepth代表图像深度的，如果取值为-1就是让处理结果与原始图像保持一直，如果取cv2.CV_64则会让计算过程中的负值保留下来通过conversaltabs转换成uint8的正值。 #scharr 算子 import cv2 o=cv2.imread('D://cc1/lena.

OpenCV---图像梯度

weixin_30297281的博客

07-06

239

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实用探索·十二》opencv之laplacian(拉普拉斯)边缘检测，Scharr边缘检测，Log边缘检测

cs1395293598的博客

12-07

4672

ddepth: 输出图像的深度，若src为CV_8U，则可取-1/CV_16S/CV_32F/CV_64F；若src为CV_16U/CV_16S，可取-1/CV_32F/CV_64F；ddepth：输出图像的深度，若src为CV_8U，则可取-1/CV_16S/CV_32F/CV_64F；Laplacian算子具有各方向同性的特点，能够对任意方向的边缘进行提取，具有无方向性的优点，因此使用Laplacian算子提取边缘不需要分别检测X方向的边缘和Y方向的边缘，只需要一次边缘检测即可。

图像梯度

A_YANG20的博客

04-11

753

图像梯度概念：图像梯度计算的是图像变换的速度。对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大；相反，对于图像中比较平滑的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值也较小。一般情况下，图像梯度计算的是图像边缘信息。严格来讲，图像梯度计算需要求导数，但是图像梯度一般通过计算像素值的差来得到梯度的近似值（近似导数值）。例如，下图的左右两幅图分别描述了图像的水平边界和垂直边界。针对左图，通过垂直方向的线条A和线条B的位置，可以计算图像水平方向的边界；对于线条A和线条B，其右侧像素值与左侧像素值的差值不为

图像处理之梯度

机器学习与神经网络

05-13

7910

图像处理之梯度，Sobel算子

OpenCV学习十九：Laplacian 拉普拉斯算子