OpenCV 边缘检测----索贝尔算子（Sobel）

最新推荐文章于 2024-03-11 21:32:11 发布
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本文介绍了Sobel算子，一种用于边缘检测的离散微分算子，它结合了高斯平滑和微分求导来计算图像的近似梯度。详细讲述了Sobel算子的计算过程，并讲解了在OpenCV中使用cv2.Sobel()函数进行边缘检测的方法，包括参数设置和注意事项。

索贝尔算子（Sobeloperator）：
Sobel算子是一个主要用于边缘检测的离散微分算子, 它结合了高斯平滑和微分求导, 用来计算图像灰度函数的近似梯度。

Sobel算子的计算过程
在这里插入图片描述
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Sobel边缘检测函数—cv2.Sobel()

def Sobel(src, ddepth, dx, dy
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在OpenCV里实现Sobel算子
大坡3D软件开发
10-05 777
前面学习过Prewitt算子，它是采用平滑和差分来计算边缘，如果把平滑修改一下，改为高斯平滑，那么这个算子就叫做Sobel算子，这个算子的3阶表示如下： x轴方向卷积核 y轴方向卷积核 Sobel算子是可分解的卷积核，比如x轴垂直方向可分解为： [1,2,1]转置 * [-1,0,1] 这样很容易理解它是一维高斯平滑之后再做差分计算。当然，Sobel算子像高斯平滑一样，可以有3、...
【OpenCV基础】第十六课：Sobel算子
最新发布
qq_34222839的博客
04-10 1718
是像素值发生跃迁的地方，是图像的显著特征之一，在图像特征提取、对象检测、模式识别等方面都有重要的作用。如下图红圈处所示，即为图像的一个边缘：如何捕捉/提取边缘：对图像求它的一阶导数。δfx−fx−1δ越大，说明像素在X方向变化越大，边缘信号越强。例如上图红圈处的像素变化以及其一阶导数变化：Sobel算子便可用于图像边缘提取。
opencv_Sobel算子
huangbaozhi的博客
05-04 449
卷积的应用 图像边缘提取 边缘：是像素值发生跃迁的地方，是图像的显著特征之一，在图像特的显著特征之一，在图像特诊提取、对象检测、模式识别等方面都有重要的作用。 捕捉/提取边缘：对图像求它的一阶导数 delta=f(x)-f(x-1)，delta越大，说明像素在X方向变化越大，边缘信号越强。 Sobel算子 是离散微分算子，用来计算图像灰度的近似梯度 Soble算子功能集合高斯平滑和微分求导 又被称为一阶微分算子，求导算子，在水平和垂直两个方向上求导，得到图像X方法于Y方法梯度图像。 求导的近似值，
python sobel算子_OpenCV之Sobel算子
weixin_39789792的博客
11-25 224
python代码：import C++代码：#include 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。OpenCV实现了基...
opencv sobel算子
u012794472的专栏
11-13 1061
#include #include #include #include using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat src = imread("1.jpg"); imshow("yuantu",src); Mat grad_x,grad_y; Mat abs_grad_x,abs_grad_y,d
OpenCV 边缘检测之Sobel算子
流楚丶格念的博客
12-28 7672
文章目录Sobel算子（索贝尔算子）Sobel算子定义：Sobel算子作用：Sobel卷积因子Sobel卷积计算公式：代码案例 Sobel算子（索贝尔算子） Sobel算子定义： Sobel 算子是一个离散的一阶微分算子，用来计算图像灰度函数的近似梯度。 在空间域上Sobel算子很容易实现，执行速度快，对部分噪声具有平滑作用，还能够提供较为精确的边缘方向信息，缺点是边缘定位精度不够高。边缘是指一个物体与另一个物体的分界处，一般边缘内外处都会有灰度值上的差异，Sobel算子就是通过像素点空间邻域内上下，左右相
边缘检测 - Sobel算子
LqSilence的博客
03-02 1670
一. Sobel算子简介 Sobel算子是一个主要用于边缘检测的离散微分算子（discrete differentiation operator）。它结合了高斯平滑和微分求导，用来计算图像灰度函数的近似梯度。 二. Sobel算子的计算过程 分别在 x 和 y 两个方向求导。 ① 水平变化：将图像与一个奇数大小的内核Gx进行卷积。 ② 垂直变化：将图像与一个奇数大小的内核Gy进行卷积。 在图...
OpenCV--033_2: 图像梯度--Sobel算子
WaitFoF
10-05 1986
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：Sobel算子
航空界的小爬虫
10-16 237
一阶求导算子，计算图像灰度的近似梯度 #include <iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> #include "math.h" using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { Mat src,dst;//初始化...
OpenCV学习笔记-Sobel算子
yingyingol
08-05 337
该函数如下： Sobel 使用扩展 Sobel 算子计算一阶、二阶、三阶或混合图像差分 void cvSobel( const CvArr* src, CvArr* dst, int xorder, int yorder, int aperture_size=3 ); src 输入图像. dst 输出图像. xorder x 方向上的差分阶数 yorder y 方向上的差分阶数 apertu...
【OpenCV】-17、Sobel算子
weixin_43675808的博客
04-30 333
【OpenCV】Sobel算子 卷积应用-图像边缘提取 边缘是什么 – 是像素值发生阶跃变化的地方，是图像的显著特征之一，在图像特征提取、对象检测、模式识别等方面都有重要的作用。 如何捕捉/提取边缘 – 对图像求它的一阶导数 delta = f(x) – f(x-1), delta越大，说明像素在X方向变化越大，边缘信号越强 Sobel算子 是离散微分算子（discrete differenti...
OPENCV Sobel 算子
06-20 822
1.cvSobel(img,result,1,1,3);xy方向一阶微分 2.cvSobel(img,result,1,0,3);x方向一阶微分 3.cvSobel(img,result,0,1,3);y方向一阶微分
OpenCV Sobel算子
u012474716的博客
12-03 3900
Sobel算子
opencv-sobel算子
Ant for life.
04-02 1895
sobel边界检测步骤： 1.计算水平和垂直方向的变化： 2.计算图像上每个像素点的近似梯度： 或者有时候简化计算为： #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include #include using namespace cv;
Opencv-Sobel算子
weixin_41709536的博客
09-12 476
图像梯度 – Sobel算子知识点python代码c++代码 知识点 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...
OpenCV之sobel算子
sono_io的博客
05-23 632
sobel算子的基本概念 sobel算子的计算过程 sobel函数 例程 #include <iostream> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <opencv2/videoio.hpp> #include <opencv2/video.hpp...
opencv之sobel算子(Sobel Scharr函数)
z961968549的博客
10-23 1586
sobel算子 卷积应用-图像边缘提取 边缘是什么 是像素发生跃迁的地方，是图像的显著特征之一，在图像特征提取、对象检测、模式识别等方面有重要的作用 如何捕捉、提取边缘 对图像求它的一阶导数delta=f(x)-f(x-1),delta越大，说明像素在x方向变化越大，边缘信号越强 对于一般人来说，不用了解细节，这些算法已经有人帮我们封装好了，我们只要记住用Sobel算子就好，卷积操作 Sobe...
15 OpenCV Sobel算子
weixin_45672157的博客
03-11 609
是离散微分算子（discrete differentiation operator），用来计算图像灰度的近似梯度Soble算子功能集合高斯平滑和微分求导又被称为一阶微分算子，求导算子，在水平和垂直两个方向上求导，得到图像X方法与Y方向梯度图像水平梯度垂直梯度最终图像梯度。
opencv入门：Sobel算子
AI路漫漫
09-18 3201
四级必过！！！！
opencv c++索贝尔·算子
09-25
OpenCV是一个开源计算机视觉库，它支持多种编程语言，包括C++。在C++中，Sobel算子是一种用于边缘检测的基本图像处理工具，属于梯度算子的一种。Sobel算子主要用于计算图像中像素点的梯度强度和方向，常用于边缘检测任务。 Sobel算子通常应用于两个方向：水平和垂直。它会分别对图像进行卷积操作，生成水平和垂直方向的梯度图。这两个梯度图合在一起可以形成一个包含边缘信息的矩阵。OpenCV提供了一组函数，如cv::Sobel()，可以直接应用Sobel算子到输入图像上。 使用步骤大致如下： 1. 导入必要的OpenCV库和头文件。 2. 载入需要处理的图像。 3. 应用cv::Sobel()函数，传入原图、输出结果矩阵、选择的方向（CV_SCHARR、CV Sobel等）、以及边界条件（CV_BORDER_DEFAULT等）。 4. 可能还需要对结果进行阈值处理，以得到更明显的边缘。 ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> Mat src; // 读取或创建输入图像 Mat gradX, gradY; // 存储梯度结果 Mat edges; // 存储最终边缘图像 // 对x轴应用Sobel cv::Sobel(src, gradX, CV_8U, 1, 0, 3, cv::BORDER_DEFAULT); // 对y轴应用Sobel cv::Sobel(src, gradY, CV_8U, 0, 1, 3, cv::BORDER_DEFAULT); // 计算整体梯度幅值和方向 cv::addWeighted(gradX, 0.5, gradY, 0.5, 0, edges); ```
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