opencv的sobel算子和scharr算子的区别

最新推荐文章于 2025-09-25 08:34:16 发布

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#python #计算机视觉 #opencv

本文通过Python OpenCV库实现Sobel算子和Scharr算子进行图像边缘检测，对比两者效果。Sobel算子能有效检测图像边缘，而Scharr算子则提供更详细的边缘信息，适用于需要精细边缘特征的应用。


import cv2

img = cv2.imread('../data/1.jpg', 0)

sobelx0 = 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
sobely0 = cv2.Sobel

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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）

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OpenCV之scharr算子详解/scharr算子和sobel算子的区别

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02-20

4555

scharr算子实际上是sobel算子的优化，scharr算子在处理边缘时比sobel精度高一些。两种算子唯一的区别就是他们的卷积核不同，他们无论在计算时间还是复杂度都是一样的。容易看出两种算子卷积核的差异。 opencv中提供给我们scharr算子的函数： cv2.Scharr(src,ddepth,dx,dy) 参数解释同sobel,不清楚的请移步OpenCV之sobel算子详解但是我...

9.4 sobel算子和scharr算子的比较

liupc的学习笔记

08-18

1397

点击此处返回总目录这一节我们看一下sobel算子和scharr算子的比较首先我们看一下他们的卷积核。 sobel算子和scharr算子他们的卷积核大小是一样的。这意味着他们计算起来，工作量是一样的。不同在哪呢？...

FPGA学习笔记——图像锐化之Sobel算子

最新发布

ZHP的博客

09-25

1034

本文介绍了基于Sobel算子的图像边缘检测与锐化实现方法。Sobel算子通过3×3卷积核计算水平和垂直方向梯度，增强图像边缘信息。文章详细阐述了FPGA实现方案，包括Verilog代码结构、FIFO缓存机制和视频流处理时序控制。实验采用1280×720分辨率图像，通过仿真验证了算法的有效性。代码实现包含顶层模块、Sobel运算模块、3×3模板生成模块和视频源处理模块，最终输出锐化后的图像。文中还提供了测试验证方法和BMP图像读写接口，完整呈现了从算法原理到硬件实现的整个过程。

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

Sobel算子和Scharr算子

Pichairen

02-16

2174

代码思路：高斯平滑-转换为灰度图-求梯度x和y-混合xy图像得到振幅图像 1、 convertScaleAbs(InputArray src, OutputArray dst,double alpha = 1, double beta = 0) 实现功能：在这里使用其求截断的绝对值，同时可以截断超出0和255的部分 2、addweighted(src1,weight1,s...

OpenCV——Sobel 算子和 Scharr 算子的比较

m0_51402531的博客

10-31

1646

Sobel 算子和 Scharr 算子的比较 Sobel 算子的缺点是，当其核结构较小时，精确度不高，而Scharr 算子具有更高的精度。Sobel 算子和 Scharr 算子的核结构如图所示。程序示例：分别使用 Sobel 算子和 Scharr 算子计算一幅图像的水平边缘和垂直边缘的叠加信息。 import cv2 o = cv2.imread('lena.bmp',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) sobelx = cv2.Sobel(o,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)

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

1606

Opencv实现Sobel算子、Scharr算子、Laplacian算子、Canny检测图像边缘

opencv——Sobel算子与Scharr算子

路人coder

01-20

812

目录算子边缘提取与梯度边缘提取Sobel算子原理API代码展示结果优化代码结果Scharr算子代码结果算子狭义的算子实际上是指从一个函数空间到另一个函数空间（或它自身）的映射。广义的算子的定义只要把上面的空间推广到一般空间，可以是向量空间，赋范向量空间，内积空间，或更进一步，Banach空间，Hilbert空间都可以。算子还可分为有界的与无界的，线性的与非线性的等等类别。边缘提取与梯度如上图，在画圈处有明显的像素值变化，这就是图像中的边缘上图，是图像像素的变化图圆圈处就是和

1.13opencv学习笔记之sobel和scharr算子

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05-03

203

代码实现1sobel算子 #include &lt;opencv2/opencv.hpp&gt; #include &lt;iostream&gt; #include &lt;math.h&gt; using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { Mat src, dst; src = imread("E:/15.J

机器学习进阶-图像梯度计算-scharr算子与laplacian算子(拉普拉斯) 1.cv2.Scharr(使用scharr算子进行计算) 2.cv2.laplician(使用拉普拉斯算子进行计算...

weixin_33884611的博客

02-18

400

1. 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，ddept...

图像处理之sobel算子，Scharr算子,拉普拉斯算子

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07-27

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OpenCV(7):边缘检测之Sobel算子，Scharr算子，Laplacian算子和Canny算子边缘检测

m0_50317149的博客

04-06

4878

本文讲解四种常见的边缘检测算子

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...

【OpenCV学习】图像梯度：Sobel算子、Scharr算子、Laplacian算子

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07-28

2253

图像梯度计算的是图像变化的速度。对于边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值也较大；相反，较平滑的部分，灰度值变化较小，相应的梯度值也较小，一般情况时，图像梯度计算的是图像的边缘信息。严格来讲，计算图像梯度需要求导数，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）。边界是指左侧的像素值与右侧的像素值差值不为零。 Sobel算子 Sobel算子是一种离散的微分算子，该算子结合了高斯平滑和微分求导运算。该算子利用局部查分寻找边缘，计算所得的是一个梯度的近似值。滤波器通常是指由一幅图像根据像素点

【转载】OpenCV-Python系列之Sobel和Scharr算子(二十三）

weixin_44237705的博客

09-03

378

我们再上个教程中留了一个小彩蛋——形态学的梯度问题，通常情况下，它被用于提取图像的轮廓，今天我们来了解图像边缘的另一种方法，它将比形态学梯度更有效，适用范围也更广。 Sobel算子前面的例子，已经接触到了图像卷积运算。最终要的卷积运算之一是用于计算图像的导数（或近似导数）。为什么图像中导数的计算很重要，看下面边缘检测的例子：很容易观察到上面图像中像素灰度值变化没有规律。一种比较好的描述这种变化的方法是采用导数。其中梯度剧烈变化的地方代表图像灰度值变化强烈的地方，也就是边缘。为了更好的说明，以1维图像

边缘处理之sobel、scharr

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323

边缘处理之sobel、scharr 1、边缘处理之sobel、scharr 原函数：一阶导：水平梯度：垂直梯度：最终梯度： scharr算子： SobelApi: Sobel(src, dst, depth, dx, dy, ksize) 2、代码实现 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int main(i

Python机器视觉--OpenCV进阶(核心)--常用高通滤波器(索贝尔(sobel)算子,沙尔(Scharr)算子,拉普拉斯(Laplacian)算子, Canny算子)

寒江之雪，披蓑独钓的博客

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常用高通滤波器(索贝尔(sobel)算子,沙尔(Scharr)算子,拉普拉斯(Laplacian)算子, Canny算子) 的介绍与实现

opencv对图片画出sobel算子和scharr算子

09-20

OpenCV是一个强大的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理功能，包括边缘检测算法。Sobel算子和Scharr算子都是用于计算图像梯度的常用方法，它们常用于边缘检测。 **Sobel算子**： Sobel算子是一种基于微分的边缘检测算子，分为水平和垂直两个方向。OpenCV中的`cv2.Sobel()`函数可以用于计算图像在这两个方向上的梯度。例如，如果你想检测一张图片的水平边缘，你可以这样做： ```python import cv2 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) sobelx = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5) # 第二个参数指定结果数据类型 ``` 其中，`ksize=5`代表使用5x5的卷积核，可以根据需要调整大小。 **Scharr算子**： Scharr算子也是一种类似Sobel的快速边缘检测算子，通常认为它的响应更准确。在OpenCV中，`cv2.Scharr()`函数也实现了这个操作： ```python scharrx = cv2.Scharr(gray, cv2.CV_64F, 1, 0) # 同样计算水平方向的梯度 ``` 这两个函数返回的结果通常是浮点型数组，可以通过阈值化或者非极大值抑制等进一步处理得到二值化的边缘图像。