图像处理------Python之图像的求导以及图像的梯度图求取

最新推荐文章于 2024-06-01 17:49:21 发布
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分类专栏： Python 图像处理 图像处理 文章标签： opencv 图像梯度幅值 Sobel算子 图像求导
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先利用Sobel算子对图像进行求导（这里求导的方法有很多，也可以选择高斯算子求导，或者普瑞维特（Prewitt）算子等求导），然后利用公式gm=(

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【图像处理】通俗解释如何求图像的梯度（图像求导）及其python代码实现
qq_43426078的博客
04-15 6465
Motivation 在看论文的时候看到了对图像求梯度的结果，一下子没反应过来到底怎么做的，于是学习了一下。 通俗解释 前置知识 首先，开始之前默认大家学过《高等数学》和《信号与系统》，对导数和差分有最基本的认识。如果没有的话，请移步了解导数和差分的概念。 对于一个连续函数，对应位置的梯度就是该点的导数（微分）；而对于离散序列来说，某点的导数实际是和相邻点的差分。（这里可能需要大家回忆一下信号与系统里讲过的序列差分的概念） 对于数字图像，我们就可以把它视作离散序列集合，只不过它有两个维度而已。如果我们把图
求勒让德n阶多项式、图像及求导 python实现
03-24 3098
勒让德多项式展开算法、图像及python实现
《python计算机视觉编程》读书笔记------9(图像导数)
Txiaomiao的博客
04-08 1201
图像强度的变化情况是非常重要的信息，强度用灰度图像I的x，y方向导数进行描述。 梯度的角度描述了图像中在每个点(像素)上强度变化最大的方向。
干货 | 用Python做图像处理：图像导数实战
大数据
05-01 3416
导读：数量庞大的图像和视频充斥着我们的生活。我们需要对图片进行检索、分类等操作时，利用人工手段显然是不现实的。于是，计算机视觉相关技术便应运而生，并且得到了快速的发展。本...
python怎么计算图像梯度_opencv python图像梯度实例详解
weixin_39986027的博客
12-18 458
这篇文章主要介绍了opencv python图像梯度实例详解,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下一阶导数与Soble算子二阶导数与拉普拉斯算子图像边缘：Soble算子：二阶导数：拉普拉斯算子：import cv2 as cvimport numpy as np# 图像梯度(由x,y方向上的偏导数和偏移构成)，有一阶导数(sobel算子)...
OpenCV-python 图像梯度1
08-03
在OpenCV中，使用Python可以非常简单地实现图像梯度的计算，这为图像边缘检测提供了强大的支持。 在OpenCV中，图像梯度的计算通常通过Sobel、Scharr和Laplacian三种滤波器实现。这些滤波器本质上属于高通滤波器，...
【python-opencv】 sobel算子 图像边缘检测 图像二值化处理
12-21
【图像边缘检测与二值化处理】在计算机视觉和图像处理领域中，边缘检测是识别图像特征的重要步骤，而Sobel算子是其中一种常用的边缘检测方法。Sobel算子利用图像的一阶偏导数来估计图像的梯度，从而找到可能的边缘...
【Python--openCV图像处理】Python学习-OpenCV图像处理基础超详细的学习笔记（黑马程序员课程-B站有视频）
最新发布
m0_67844671的博客
06-01 2103
【Python--openCV图像处理】Python学习-OpenCV图像处理基础超详细的学习笔记（黑马程序员课程-B站有视频）
图像sobel梯度详细计算过程_OpenCV-Python 图像梯度 | 十八
weixin_39683021的博客
11-23 358
目标在本章中，我们将学习：查找图像梯度，边缘等我们将看到以下函数：cv.Sobel()，cv.Scharr()，cv.Laplacian()等理论OpenCV提供三种类型的梯度滤波器或高通滤波器，即Sobel，Scharr和Laplacian。我们将看到他们每一种。1. Sobel 和 Scharr 算子Sobel算子是高斯平滑加微分运算的联合运算，因此它更抗噪声。逆可以指定要采用的导数方向，垂直...
python怎么计算图像梯度_计算图像的梯度直方图，以及两张图像之间的梯度差
weixin_39999116的博客
12-18 1518
1.清晰图像和模糊图像之间的梯度分布不同，清晰图像的梯度有明显的重尾分布，而模糊图像不存在这种梯度分布;2.对清晰图像进行高斯模糊；3.使用opencv进行计算梯度，包括幅度梯度和角度梯度；4.绘制图像的梯度直方图;5.并计算两张图像之间的梯度差，并绘制差值的直方图。#coding:utf-8import matplotlib.pyplot as pltfrom skimage.io import...
python计算导数并绘图的实例
09-17
今天小编就为大家分享一篇python计算导数并绘图的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
Opencv-Python学习笔记（六）：图像梯度计算
MMagicLoren的博客
10-13 4516
本篇记录学习图像梯度的计算。 查找图像渐变，边缘等 将学习以下函数：cv2.Sobel（），cv2.Scharr（），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。 Sobel， Scharr 其实就是求一阶或二阶导数。 Scharr 是对 Sobel（使用小的卷...
opencv学习笔记 python实现 图像梯度与图像边缘
恒持此志成永志
09-18 599
        图像梯度即求导数，导数能反映出图像变化最大的地方，图像变化最大的地方也就是图像的边缘。         详细见代码注释,通俗易懂   sobel算子与scharr算子     在sobel算子不能明显反映图像边缘时就换用scharr算子                                             import cv2 as cv def...
python图像边缘opencv_opencv学习笔记 python实现 图像梯度与图像边缘
weixin_39860946的博客
11-23 108
图像梯度即求导数，导数能反映出图像变化最大的地方，图像变化最大的地方也就是图像的边缘。详细见代码注释,通俗易懂sobel算子与scharr算子在sobel算子不能明显反映图像边缘时就换用scharr算子import cv2 as cvdef sobel_image(img): grad_x = cv.Sobel(img, cv.CV_32F, 1, 0)#x方向一阶导数#图像 图像深度，支...
python怎么计算图像梯度_Opencv-Python学习笔记十——图像梯度、边缘检测 Gradient, Edge Detection...
weixin_42298378的博客
02-04 1028
图像梯度 边缘检测图像梯度，图像边界使用到的函数有： cv2.Sobel()， cv2.Schar()， cv2.Laplacian()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。L...
python函数求导_python构建计算图1——简单实现自动求导
weixin_39632524的博客
11-24 653
机器学习和深度学习中比较重要的内容便是计算图，主流的框架如tensorflow，pytorch都是以计算图为主要框架。而计算图的核心便是自动求导。所谓自动求导，就是在表达式或者网络结构确定之时，其（导数）梯度便也同时确定了。自动求导听上去很玄幻，很厉害，但其本质还是有向箭头的传递，该箭头是从自变量指向最终结果。我们先定义表达式（由初等函数构造而成），在表达式构造完成之前不进行计算。完成后，传入自变...
【机器学习】如何用Python书写计算任一函数任一点的导数？
让算法融入生活，改变生活！
06-19 2226
摘要： 本文首先回顾了导数的基本概念，然后初步书写了计算函数导数的程序函数，并根据计算机特点对函数进行了改进以达到工程实现。 关键词： 导数、工程实现 本文默认你对导数有一定了解，所介绍的函数默认是可导的。 前言 在人工智能领域，深度学习相关研究一直在如火如荼地进行着。基本上所有的深度学习算法的都使用了反向传播（Backpropagation， BP）算法。在反向传播中更新参数的过程中少不了的一步就是计算梯度值，计算梯度值少不了对函数进行求导计算某点的导数。用了那么多高大上算法框架，如何用Python书写
图像特征之HOG(Histogram of Oriented Gradients)方向梯度直方图
花小也盛开
02-29 1107
HOG(Histogram of Oriented Gradients)方向梯度直方图是图像识别的一个常用特征。其基本思路是计算图片的图像梯度，从而检测出边缘，再将图像梯度进行归纳和缩减，减少特征向量的维度。有了这个特征向量，后面就可以用学习算法进行训练和识别。 本文介绍了HOG的原理和计算过程，并以图像示例加以演示说明。
批量应用素描滤镜：OpenCV-Python图像处理技巧
OpenCV-Python结合了OpenCV库的图像处理能力与Python的编程便利性。开发者可以利用Python简洁的语法和强大的库生态，调用OpenCV提供的功能进行复杂图像处理任务。常见的OpenCV-Python操作包括图像读取、颜色空间转换...
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