图像梯度-sobel算子

最新推荐文章于 2025-07-07 08:49:52 发布
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（1）理论部分

x 水平方向的梯度， 其实也就是右边 - 左边，有的权重为1，有的为2 。
若是计算出来的值很大 说明是一个边界 。

在这里插入图片描述
y 竖直方向的梯度，其实也就是下面减上面，权重1，或2 。
若是计算出来的值很大 说明是一个边界 。

在这里插入图片描述
图像的梯度为：
在这里插入图片描述
有时简化为：
在这里插入图片描述
即：
在这里插入图片描述

（2）程序部分

函数：Sobel

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ddepth 通常取 -1，表示取值范围为0-255，这样会导致结果溢出，检测不出边缘，故使用

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第十七节：图像梯度与边缘检测-Sobel 算子
2501_91516851的博客
05-09 623
在数字图像处理领域，边缘检测是一项基础且关键的技术，其中Sobel算子自1968年提出以来，一直是实现这一功能的核心工具。Sobel算子通过独特的卷积核设计，有效地检测图像边缘，其设计原理包括权重分配、平滑处理和方向分离，以实现各向异性检测。算法实现中，Sobel算子通过计算图像梯度来识别边缘，并可通过优化策略如卷积核尺寸选择、阈值调整和非极大值抑制等提高检测效果。此外，Sobel算子有多种变体和改进方案，如Scharr算子和扩展Sobel算子，以适应不同的应用需求和提高抗噪能力。尽管深度学习在边缘检测领域
opencv-python图像处理 ----图像梯度、Sobel算子
勤劳鸟儿
01-07 5540
一、图像的梯度处理 1、Sobel算子 梯度可以按照x方向或者y方向求梯度，其实就是在看像素点的差异变化情况，比如黑白物体的交界，其像素值变化差异是非常大的。 求梯度计算使用的函数就叫做Sobel算子，可以分为水平梯度与竖直梯度。 简单点说，Sobel算子是一种特殊的卷积核，可以用于图像的边缘检测。自定义一个水平及竖直方向的sobel算子： # 水平sobel算子 Sobel_x = np.array([[-1, 0, 1], [-2, 0, 2],
sobel 算子计算图像梯度
03-25
使用sobel 计算图像的梯度,调用torch和CV2实现,可以在pytorch代码中直接使用
图像梯度-Sobel算子
xiachong27的博客
03-09 4112
形态学梯度：膨胀减去腐蚀 图像梯度：指边缘处产生的，常指二值图像中的黑白处。 dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize)-----------白减去黑，或者黑减去白 ddepth:图像的深度，一般会写CV_64F，可以出现负数 dx和dy分别表示水平和竖直方向，水平：1,0（右边减左边）；竖直：0,1（下面减上面）； ksize是Sobel算子...
Python----OpenCV（图像増强——高通滤波（索贝尔算子、沙尔算子、拉普拉斯算子），图像浮雕与特效处理）
最新发布
weixin_64110589的博客
07-07 3187
本文介绍了图像处理中的高通滤波技术及其应用，包括索贝尔算子、沙尔算子和拉普拉斯算子等边缘检测方法。通过Python代码演示了这些算子的实现过程，对比了不同算子的特点和适用场景。此外，还展示了图像特效处理方法，如浮雕效果、油画效果、彩色映射和镜像效果等。这些技术可用于图像增强、边缘检测和艺术效果处理，为计算机视觉任务提供了基础支持。
OpenCV学习笔记（十一）——利用Sobel算子计算梯度
qq_54186956的博客
03-23 3738
利用Sobel进行求梯度计算
canny算法（2）——图像梯度的计算（sobel算子）
qq_41921709的博客
02-12 1万+
图像梯度的提出 对图像进行过高斯平滑滤波后，图像的部分高斯噪声会降低，锐度也会减弱，但是此时图像的边缘分解不太明显，变化的灰度变化不太强烈，不太容易捕捉。因此，为了去定义这种边缘灰度变化的大小，提出图像梯度，用梯度的大小去表示边缘灰度变换的大小。 梯度的数学定义 梯度即是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最...
sobel求取图像梯度
sinat_38998284的博客
09-19 5255
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include <iostream> #include <cmath> using namespace cv; using namespace std; void SobelGradDirction...
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 7395
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。
数字图像处理-Sobel算子matlab代码及测试数据.zip
05-31
Sobel算子是一种离散微分算子，用于估计图像像素的梯度强度和方向。它由两个3x3的模板组成，分别用于水平和垂直方向的梯度计算： 水平方向的Sobel算子： ``` [ -1 0 1] [ -2 0 2] [ -1 0 1] ``` 垂直方向的Sobel...
matlab图像边缘检测sobel算子梯度图像
05-09
这是华中科技大学数字图像处理课程的作业，涉及图像边缘检测、手动实现sobel算子和prewitt算子，梯度图像的生成，街区距离的计算
Sobel梯度算子的使用与分析
10-08
这个DOC文档详细解释了Sobel梯度算子的使用与分析
Sobel求图像梯度(从0实现以及cv2实现)
Hu_Linson的博客
10-15 1535
tensor的像素值特别接近，我们可以简单的设定一个阈值，将无用像素设置为0，并将其他像素归一化到0-255区间，就可以得到近似的结果。二者图像显示不同的原因是因为cv2提取的是灰度图像 numpy像素值在0-255之间，而tensor不同。图像梯度可以把图像看成二维离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导。图像梯度: G(x,y) = dx(i,j) + dy(i,j);其中，I是图像像素的值(如：RGB值)，(i,j)为像素的坐标。图像就是函数，梯度对应的数值就是像素值的突变情况。
利用Sobel算子，求梯度图像
席小贱
12-15 2万+
学习了Sobel算子，总结一下 上图中的模板为Sobel算子，之所以其中的系数是这样的，是因为和求他们偏导邻域的近似形式有关，具体请看书。 自己编写的利用Sobel算子，求梯度图像的matlab程序 %%%%%%%%%%%%%%%自编Sobel算子，求梯度图像%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%by席小贱 2017.12.15%%%%%%%%%%...
Sobel算子
热门推荐
GoodShot的专栏
08-22 7万+
幻灯片1 Sobel算子  幻灯片2 一、Sobel边缘检测算子 l 在讨论边缘算子之前，首先给出一些术语的定义： l (1)边缘：灰度或结构等信息的突变处，边缘是一个区域的结束，也是另一个区域的开始，利用该特征可以分割图像。 l (2)边缘点：图像中具有坐标[x，y]，且处在强度显著变化的位置上的点。 l (3)边缘段：对应于边缘点坐标[x，y]及其方位 ，边缘的方位可能是梯度角。
图像梯度算子——Sobel/scharr/Laplacian
Mr_Nobody17的博客
08-30 9634
1.sobel算子 sobel算子可以计算图像梯度，计算图像梯度的作用是提取边界。 （1）X方向的梯度 以3x3的卷积核计算sobel算子为例： 图中左边就是计算水平梯度时的卷积核，简单来说就是右边减左边，权重由卷积核规定。 含义：当目标（P5点）右左两列差别特别大的时候，目标点的值会很大，说明该点为边界。 （2）Y方向的梯度 上图是计算垂直方向梯度的卷积核，如果在垂直方向上存在有较大的差值就说明存在有水平边界。 （3）注意&总结 a.水平梯度运算提取垂直方向的边界
【OpenCV学习】图像梯度：Sobel算子、Scharr算子、Laplacian算子
weixin_42415138的博客
07-28 2084
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
图像sobel梯度详细计算过程_OpenCV-Python 图像梯度 | 十八
weixin_39683021的博客
11-23 357
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...
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