图像处理——sobel算子

最新推荐文章于 2024-08-28 09:52:24 发布
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本文详细介绍了Sobel边缘检测算法的原理，并提供了一个使用OpenCV实现Sobel算子的具体示例代码。通过阅读本文，读者可以深入了解Sobel算法的工作原理及其在图像处理中的应用。

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参考文献：

opencv实现的一个sobel代码，版本比较老：http://www.opencv.org.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=23012

sobel算法原理详解：http://www.cnblogs.com/lancidie/archive/2011/07/17/2108885.html

http://blog.sina.com.cn/s/blog_8a951ceb0102w88z.html

图像处理边缘检测算法————sobel算法
weixin_48988753的博客
08-17 6542
图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。常用的边缘检测模板有Laplacian算子、Roberts算子、Sobel算子、log（Laplacian-Gauss）算子、Kirsch算子和Prewitt算子等。Sobel算子是常用的边缘检测模板，算法比较简单，实际应用中效率比 canny 边缘检测效率要高，但是边缘不如 Canny 检测的准确.计算 Gx 为水平横向梯度幅值（左右两列求和），Gy为垂直方向梯度幅值（上下两行求和）的绝对值，原图像A 进行卷积。
OpenCV图像处理使用笔记(八)——Sobel算子
最新发布
01-27 504
前面博客讲了矩阵之间的卷积操作，在图像处理中，使用一些标准的模板的卷积核与原图像进行运算，可以改变像素强度，从而影响周围其他像素的强度，常用于图像模糊、锐化及边缘检测等。
用于图像处理的sobel算子
06-01
通过SOBEL算子,可以对图像进行增强,提取图像边沿,分为X方向和Y方向
【OpenCV图像处理】1.17 Sobel算子
Donald Su
10-07 437
文章目录Sobel算子相关理论2. 代码 & 效果 Sobel算子 相关理论 卷积应用-图像边缘提取 边缘是什么？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。 如何捕捉/提取边缘 – 对图像求它的一阶导数 delta=f(x)–f(x−1)delta = f(x) – f(x-1)delta=f(x)–f(x−1), del...
OpenCV图像处理专栏十八 | 手动构造Sobel算子完成边缘检测
I good vegetable a!
12-15 2061
前言 在边缘检测中，常用的一种算子是Sobel算子。Sobel算子一共有2个，一个检测水平边缘的算子和一个检测垂直边缘的算子。Sobel算子的优点是可以利用快速卷积函数，简单有效，且对像素位置的影响做了加权，可以降低边缘模糊程度，有较好效果。然而Sobel算子并没有基于图像灰度进行处理，所以在提起图像边缘信息的时候可能不会让人的视觉满意。 算法原理 首先来看一下如歌构造Sobel算子？Sobel算...
PotatoPie 4.0 实验教程(28) —— FPGA实现sobel算子对摄像头图像进行边缘提取
ICMakerChipdebug的博客
04-26 1469
Sobel 算子是一种常用的边缘检测算子，用于在图像中检测边缘。它基于对图像进行梯度运算，可以帮助识别图像中灰度值变化较大的区域，从而找到图像中的边缘。Sobel 算子通过计算图像的水平和垂直方向的一阶导数来识别边缘。具体来说，Sobel 算子使用了一个 3×3 的卷积核，分别对图像进行水平和垂直方向上的卷积运算，得到两个梯度图像，即水平梯度图像和垂直梯度图像。然后，将这两个梯度图像合并成一个梯度幅值图像，其中每个像素的幅值表示该点的梯度大小。
图片边缘检测——sobel算子、scharr算子、拉普拉斯算子、Canny边缘检测
WL的博客
06-30 1503
常见的边缘检测算法，sobel、沙尔算子、Canny等
学习笔记python+opencv利用拉普拉斯算子锐化与sobel算子锐化（csdn）————程序.pdf
12-05
在数字图像处理领域，锐化是一种常见的操作，用于增强图像的边缘和细节，使得图像看起来更加清晰。本篇学习笔记主要探讨了如何使用Python结合OpenCV库，通过拉普拉斯算子和Sobel算子来实现图像的锐化处理。 首先，...
图像处理：边缘增强——Sobel算子的水平与竖直应用
"本教程主要讲解了图像处理中的水平与竖直方向边缘增强技术，通过使用MATLAB进行实际操作演示。内容涉及空域增强，包括滤波器的使用，如Sobel算子，以及对椒盐噪声的处理。" 在图像处理领域，边缘检测是重要的...
sobel算子检测灰度图像和彩色图像边缘
08-28
在OpenCV中实现用Sobel算子对彩色图像和灰度图像进行边缘检测的算法
图像处理：推导三种边缘检测算法（Sobel，FFT，FHT）
m0_62919535的博客
10-14 4143
之前写的推导Canny边缘检测算法得到了大家的认可，我也是第一次拿到了双榜第一的成绩，给了我很大的鼓励。传统的检测算法在工业当中用处也颇多，由于学习的需要，我才在之前推导了Canny边缘检测的算法，它也是我最常用的一种，它的效果确实是较其他几种要好一点。所以这篇的目的是为了，学习其他的几种边缘检测的方法，并与Canny算法进行比较，来评估一下这几种算法实现效果的差异，并得到一个在什么样的条件下，使用哪种算法最好。目录概述Sobel算子FFT算子Numpy中的傅里叶变换OpenCV中的傅里叶变换FHT算子。
opencv基础41-图像梯度-sobel算子详解cv2.Sobel()（边缘检测基础）
小海聊智造
08-07 7402
图像梯度是用于描述图像变化率的概念。在图像处理中，梯度指的是图像中每个像素的灰度值变化速率或方向。它常用于边缘检测和图像特征提取。一维图像的梯度表示为函数 f(x) 的导数，而在二维图像中，梯度是一个向量，包含两个分量：水平方向和垂直方向的灰度变化率。这两个分量的大小和方向可以用来确定图像中的边缘和纹理信息。在图像处理中，常用的算子如Sobel、Prewitt和Scharr等可以用于计算图像的梯度。梯度计算对于计算机视觉任务和图像处理中的特征提取非常有用。
【图像处理】sobel算子简述
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03-14 1万+
sobel算子是什么在图像处理上，算子一般也可以认为是滤波器filter，滤波器就是在一个像素点上对它进行与邻域之间的运算。如中值滤波，就是在以像素点为中心，上下左右左上左下右上右下为邻域的集合里，如下图所示结构： 中值滤波就是对P1到P9进行排序，然后获取数值大小排在中间的值，把这个值当做该中心像素点P5的新值。而sobel算子，是为了用来计算边缘的，一般而言，以3x3为大小，有下面这两种形
Sobel 算子
Harrytsz的博客
04-07 3917
SobelSobelSobel本质是基于图像空间域卷积，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。SobelSobelSobel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。
Sobel边缘检测算法：图像处理的关键技术
weixin_33308579的博客
08-28 1726
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：Sobel算子是图像处理中用于边缘检测的经典方法，通过计算图像的梯度强度和方向来识别边界。本文详细介绍了Sobel算子的设计原理和实现步骤，包括图像的灰度转换、梯度计算、幅值和方向的确定，以及阈值处理和边缘细化。Sobel算子通过卷积操作实现对水平和垂直方向的边缘检测，被广泛应用于各种图像处理场景。文章还将涉及如何使用编程语言和库来实...
图像sobel梯度详细计算过程_图像处理基础一
weixin_39899244的博客
11-20 1859
k-means算法1, Pick a number(k) of cluster centers（K需要人工设定）初始中心点位置，多次随机设置选择（做n(3)次kmean,选最优的）随机选择k1,然后遍历所有数据选择k1最远（还可以根据一段距离比例，如k1=s，则根据2s来设置），以此类推，选择中心最远的作为初始值2, Assign every gene to its nearst cluster ...
数字图像处理-边缘检测-Sobel算子及cvSobel
小乌龟
06-03 2070
从别的地方找到的有关sobel的讲解，感觉讲的很好。贴来供大家参考以及留做以后用~ 首先，我们来开一下计算机是如何检测边缘的。 以灰度图像为例，它的理论基础是这样的，如果出现一个边缘，那么图像的灰度就会有一定的变化，为了方便假设由 黑渐变为白代表一个边界，那么对其灰度分析，在边缘灰度函数就是一个一次函数y=kx，对其求一阶导数就是其斜率k，就是说边缘的一阶导数是一个常数，而由于非边缘的一阶导数
(一)OpenCV图像处理基础_16_Sobel算子
weixin_45553439的博客
02-17 228
卷积应用-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(锚点为 0) 水平梯度^2 + 垂直梯度^2 = 最终图像梯度^2 cv::Sobel ( Inp...
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