opencv使用scharr算子提取图片边缘信息

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#计算机视觉 #opencv #python

Scharr算子的精度比sobel算子的精度更高


import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('../data/ren.png', 0)


sobelx = cv2.Scharr(img, cv2.CV_64F, 1, 0)  # 获取水平方向边缘梯度，第二个参数表示获取所有边缘信息不要遗漏
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OpenCV 入门教程： Sobel算子和Scharr算子
小蓝枣的博客
07-09 1783
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学习日记——图像Scharr边缘提取
weixin_51326570的博客
04-08 160
opencv学习日记——图像Scharr边缘提取 1、图像处理结果 2、代码部分 #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat img = imread("a11.jpeg", 0); if (img.empty()) { cout << "收入u为空";
【OpenCV基础】Sobel、Scharr、Laplacian算子边缘提取
欢迎时常光顾我的干货超市，热衷于AIoT！！
07-05 981
API-Sobel void Sobel( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, 输出图像深度 int dx,导数x的阶数 int dy,导数y的阶数 int ksize = 1\3\5\7,扩展Sobel内核的大小；它必须是1、3、5或7。 double scale = 1, 计算派生值的可选比例因子；默认情况下，不应用缩放 double delta = 0, 给所选的像素值添加一个值delta。 int borderType = BORDER_DEF
opencv_python 边缘检测笔记（Sobel，Scharr，Laplacian，Canny）
qq_33562982的博客
11-04 328
opencv_python 边缘检测 梯度和方向 非极大值抑制： 当中心点C>(dTmp1 && dTmp2)时，保留 当中心点C<(dTmp1 || dTmp2)时，非极大值抑制 当A>(C&&B)时，保留 当A<(C||B)时，非极大值抑制 保留潜在边缘 代码实现： import cv2 import numpy as np...
opencv使用sobel算子提取图像的边缘信息
my_name_is_learn的博客
01-15 1099
import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('../data/ren.png', 0) sobelx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0) # 获取水平方向边缘梯度，第二个参数表示获取所有边缘信息不要遗漏 sobely = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1) # 获取垂直方向...
OpenCV中图片边缘提取算子cv2.Scharr()和cv2.Laplacian()的讲解
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08-27 2948
一、图像梯度-Scharr算子 1、cv2.Scharr(src,ddepth,dx,dy) 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 注：scharr算子， 从图中我们可以看出scha...
OpenCV计算机视觉 05 图像边缘检测（Sobel算子、Scharr算子、Laplacian算子、Canny边缘检测）
m0_69045813的博客
01-05 1439
本文介绍opencv图像边缘检测（Sobel算子、Scharr算子、Laplacian算子、Canny边缘检测）
OpenCV 边缘检测--Sobel算子和Scharr算子
TeamLee的博客
08-06 1293
简单介绍在OpenCV中使用Sobel或Scharr算法，通过求导，提取图片中的边缘线
Opencv实现Sobel算子、Scharr算子、Laplacian算子、Canny检测图像边缘
是十一月末的博客
01-03 1607
Opencv实现Sobel算子、Scharr算子、Laplacian算子、Canny检测图像边缘
Python+OpenCV计算机视觉
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使用Scharr 算子进行边缘检测
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06-02 3231
//Program to detect edges in an image using the threshold Scharr operator #include #include #include #include using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat image=i
使用opencv对图片进行边缘特征提取
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coordinate的博客
10-26 1万+
问题的描述 我们需要通过一些图像处理的手段，将a图中图像的轮廓提取出来，结果类似于b图。解决思路使用Laplacian看到这个问题，我想到的第一办法就是拉普拉斯算子。ok，沿着这个思路，我通过opencv在windows平台上进行了一些测试。 Laplacian 算子的定义: Laplace(f)=(∂2f)(∂x2)+(∂2f)(∂y2)Laplace(f)=\frac{(∂^2 f)
图像处理——基于OpenCV的Scharr边缘检测
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前言 Scarry是sobel算子的特殊改进情况。当内核大小为3时，Sobel内核可能产生比较明显的误差，为了解决这一问题，Opencv提供了Scharr函数，但该函数仅作用于大小为3的内核，运行速度与Sobel函数一样，但结果却更加精确。 Scharr滤波器运算符计算x或y方向的图像差分。其实它的参数变量和Sobel基本上是一样的，只是有ksize核的大小。 Scharr算子 1.OpenCV ...
【OpenCV】基于OpenCV的边缘点提取
zhy29563
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1. 导包 import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import math 2. 读取图像 img_src = cv.imread('image.png', cv.IMREAD_GRAYSCALE) plt.imshow(img_src, cmap='gray') 3. 定义ROI roi = ((338.727,149.973), (108.318, 20), 126.203) new_roi
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本篇博客主要介绍如何使用OpenCV提取图片的轮廓，并将图片重新保存在新的文件中,实现起来也很简单，OpenCV的sdk中提供了相应的方法，只需要调用即可。
七、图像边缘检测之 Sobel、Scharr、拉普拉斯算子、Canny
嘻哈吼嘿呵的博客
11-19 3034
目录 一、Sobel 1、理论基础 2、Sobel算子函数及使用 （1）Sobel算子 （2）代码实例 二、Scharr 三、Sobel和Scharr比较 四、Laphlacian 五、Canny边缘检测 1、原理 2、代码实例 一、Sobel 1、理论基础 p5点处的水平方向梯度计算 p5点处竖直方向的梯度 图像的每一个像素的横向及纵向灰度值通过以下公式结...
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学习DIP第46天 转载请标明本文出处：http://blog.youkuaiyun.com/tonyshengtan ，出于尊重文章作者的劳动，转载请标明出处！文章代码已托管，欢迎共同开发： https://github.com/Tony-Tan/DIPpro 更多图像处理机器学习内容请访问最新网站www.tony4ai.com #开篇废话 感受下markd...
pytorch使用卷积神经网络提取图片边缘信息
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import numpy as np import torch from torch import nn from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt im=Image.open('./girl.j...
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下面给出一段简单的代码片段展示如何使用 OpenCV 进行基于 Scharr 算子的边缘检测： ```python import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt def scharr_edge_detection(image_path): ...
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