图像梯度-laplacian拉普拉斯算子

最新推荐文章于 2025-01-17 07:49:58 发布
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本文深入探讨了图像梯度中的拉普拉斯算子（Laplacian Operator），它是图像处理中用于边缘检测和特征提取的重要工具。通过函数介绍，解释了拉普拉斯算子如何计算图像的二阶导数，从而揭示图像的突变部分，即潜在的边缘位置。

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函数如下所示：
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import cv2
a=cv2.imread('image\\lena256.bmp')
b=cv2.Laplacian(a,cv2.CV_64F)
b=cv2.convertScaleAbs(b)
cv2.imshow('a',a)
cv2.imshow('Laplacian',b)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

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第十九节：图像梯度与边缘检测- Laplacian 算子
2501_91516851的博客
05-10 695
本文详细介绍了Laplacian算子在图像边缘检测中的应用，从基础理论到实际实现进行了全面解析。首先，文章阐述了图像梯度与边缘检测的基本概念，强调边缘检测在计算机视觉中的重要性。接着，深入探讨了Laplacian算子的数学原理，包括其作为二阶导数的特性及卷积核的构造方法。随后，通过对比Sobel和Canny算法，分析了Laplacian的优势与局限性，特别是在边缘定位精度和噪声敏感性方面的表现。
OpenCV4.8 开发实战系列专栏之 33 - 图像梯度 -拉普拉斯算子(二阶导数算子)
最新发布
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02-20 1042
欢迎大家学习OpenCV4.8 开发实战专栏，长期更新，不断分享源码。 专栏代码全部基于C++ 与Python双语演示。 送相关学习资料, V： OpenCVXueTang_Asst
OpenCV之Laplacian算子
01-07
Laplacian算子也是计算图像梯度的一个利器。它相当于二阶Sobel算子的导数。咋来的不再从这里做解释，我们知道怎么用就行了。 Laplacian算子的卷积核是这样的： 其构造函数如下： cv2.Laplacian(src,ddepth) src：原图 ddepth：返回图像的深度。由于在计算梯度时湖出现负数，所以我们选择范围更大的cv2.CV_64F。如果选择-1，即与原图相同，负数就会被归为0导致有边出不来。 在使用完这个函数之后别忘了处理在运算时产生的负数。 import cv2 img=cv2.imread('D://zopencv//ball.jpg',0) mask=cv2
【opencv】第9章 图像梯度 -- 9.3 Laplacian 算子
weixin_37804469的博客
01-15 1136
上面的式子，用在图像里，可以看作是 上、下、左、右点的求和，减去中心点的4倍。所以，对图像做拉普拉斯变换，可以看作是 用原图像 与下面的模板做卷积运算，下面的这个模版（mask 或叫做 filter）也就是拉普拉斯算子了。因为在求一阶偏导函数的时候，我们是通过 x+1 的形式来近似求 x点 的偏导的，直观上来讲，有点偏右了，所以在求二阶导函数的时候，我们让。以上的拉普拉斯变换公式，应用在连续的函数中，我们应该都会求解的，但是在图像这个离散的二维环境中，怎么做拉普拉斯变化呢，具体怎么计算呢？
Laplacian算子
andylanzhiyong的博客
06-10 5500
        Mat src, dst; src = imread("D:/vcprojects/images/lena.png"); if (!src.data) { printf("could not load image"); } char input_title[] = "input image"; char output_title[] = "Laplaiance Res...
laplacian算子
游泳的鱼的专栏
01-17 359
拉普拉斯算子在二维情况下定义为：在图像处理中，拉普拉斯算子通常用卷积核表示。
opencv基础43- 图像梯度-Laplacian 算子（ cv2.Laplacian）边缘检测基础
小海聊智造
08-07 3562
Sobel 算子、Scharr 算子、Laplacian 算子都可以用作边缘检测，它们的核如图 9-29 所示。Sobel 算子和 Scharr 算子计算的都是一阶近似导数的值。Sobel 算子= |左-右| / |下-上|Scharr 算子= |左-右| / |下-上|式中“|左-右|”表示左侧像素值减右侧像素值的结果的绝对值，“|下-上|”表示下方像素值减上方像素值的结果的绝对值。像素值的结果的绝对值。Laplacian 算子= |左-右| + |左-右| + |下-上| + |下-上|
【OpenCV-图像梯度】Scharr算子和laplacian算子
linjun的博客
09-09 584
白到黑是正数，黑到白就是负数了，所有的负数会被截断成0，所以要取绝对值分别计算x和y，再求和。
Laplacian算子（拉普拉斯算子）
u013250861的博客
06-06 5273
定义：拉普拉斯算子是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子，是用二阶差分来计算图像的边缘。 拉普拉斯算子是一种各向同性微分算子，它具有旋转不变性。laplace算子是一种高通滤波器，用来保留图像的高频分量（变化剧烈的部分），抑制图像的低频分量（变化缓慢的部分），所以可以用来检测边缘。拉普拉斯算子 (Laplace) 作用：参考资料： 拉普拉斯算子Laplace 5.4.4 边缘检测-拉普拉斯算子 传统经典CV算法_拉普拉斯算子详解...
OpenCV——Laplacian 算子
m0_51402531的博客
10-31 4761
Laplacian 算子 Laplacian（拉普拉斯）算子是一种二阶导数算子，其具有旋转不变性，可以满足不同方向的图像边缘锐化（边缘检测）的要求。通常情况下，其算子的系数之和需要为零。例如，一个 3×3 大小的 Laplacian 算子如图 所示。 Laplacian 算子类似二阶 Sobel 导数，需要计算两个方向的梯度值。例如，在图 9-25 中：  左图是 Laplacian 算子。  右图是一个简单图像，其中有 9 个像素点。 计算像素点 P5 的近似导数值，如下： P5lap = (P2
Laplacian/拉普拉斯算子
neverfadingMay的博客
02-18 1126
High-pass linear filter高通线性滤波器
OpenCV Laplacian算子
꧁༺ʚvv༒catɞ༻꧂的博客
04-25 426
laplacian = cv2.Laplacian(src, ddepth[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]]]) Src: 需要处理的图像， Ddepth: 图像的深度，-1表示采用的是原图像相同的深度，目标图像的深度必须大于等于原图像的深度； ksize：算子的大小，即卷积核的大小，必须为1,3,5,7。 import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt # 1 读取图像 img =
Opencv--Laplacian算子
君子性非异
09-28 1803
Laplace 算子 目标 使用OpenCV函数cv :: Laplacian来实现Laplace运算符的离散模拟。 理论 在上一个教程中，我们学习了如何使用Sobel操作符。这是基于以下事实：在边缘区域中，像素强度显示“跳跃”或强度的高变化。得到强度的一阶导数，我们观察到边缘的特征是最大值，如图所示： 和...如果我们采取二阶导数会发生什么？ 您可以观察到二阶导数为零！因此，我们也...
OpenCV之Laplacian(拉普拉斯)算子
sono_io的博客
06-01 589
效果
Java OpenCV Laplacian算子
取名为猫的狗的博客
09-22 1436
Laplacian算子说明 普拉斯算子是最简单的各向同性微分算子，具有旋转不变性。一个二维图像函数 的拉普拉斯变换是各向同性的二阶导数，定义为： 在一个二维函数f(x,y)中，x,y两个方向的二阶差分分别为， 写成filter mask的形式如下，        注意该(a)的mask的特点，mask在上下左右四个90度...
opencv学习笔记17：梯度运算之laplacian算子及其应用
总裁余（余登武）博客
07-06 2347
laplacian算子理论 前文介绍了sobel算子及其函数使用 和scharr算子及其函数使用 使用方法 不同算子比较 sobel,和scharr算子：右边121列-左边121列。右边-3,10,3列减去左边-3,10,3列。y轴类型 laplacian算子：各个不为0的值和中间值相减。而且不用区分dx,dy啦 laplacian算子应用 o=cv2.imread(‘image\lena.bmp’,cv2.IMREAD_GRAYSCALE) #cv2.CV_64F 调高数据类型，使数据范围更大一
边缘检测 - Laplacian算子
LqSilence的博客
03-02 5803
一. Laplacian算子简介 Laplacian算子是 n 维欧几里德空间中的一个二阶微分算子。二阶导数可以用来进行检测边缘。因为图像是“二维”，需要在两个方向进行求导。使用Laplacian算子将会使求导过程变得简单。 Laplacian算子的定义为： 需要说明的是，由于Laplacian算子使用了图像梯度，它内部的代码其实是调用了Sobel算子。 二. Laplacian() 函数介绍...
图像锐化技术：拉普拉斯算子与罗伯特梯度算子对比
"本文详细比较了图像锐化算子在数字图像处理中的应用，重点探讨了拉普拉斯算子和罗伯特梯度算子。锐化处理的主要目标是增强图像边缘，提高图像清晰度和颜色对比，以利于人眼观察和机器识别。文章介绍了两种常用的...
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