使用ITK进行Sobel边缘检测

最新推荐文章于 2025-11-26 15:49:07 发布

techDM

最新推荐文章于 2025-11-26 15:49:07 发布

阅读量104

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：计算机视觉人工智能 C/C++

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/techDM/article/details/132440467

C/C++ 专栏收录该内容

170 篇文章 ¥99.90 ¥299.90

订阅专栏

本文介绍了如何利用ITK库进行Sobel边缘检测。通过读取输入图像，应用Sobel滤镜处理，调整灰度范围并保存结果，详细展示了ITK在图像处理中的应用。强调了在实际操作中，需要考虑图像属性和参数设置以优化处理效果。

使用ITK进行Sobel边缘检测

在图像处理领域中，边缘检测是一项非常重要的任务之一。Sobel算子是一种经典的边缘检测算法，其可以通过在图像中寻找亮度变化率最大的位置来检测出物体的轮廓。ITK作为一个强大的图像处理库，也提供了Sobel边缘检测算法的实现。以下是一个使用ITK进行Sobel边缘检测的示例代码。

首先，我们需要包含必要的头文件：

#include "itkImage.h"
#include "itkImageFileReader.h"
#include "itkImageFileWriter.h"

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

techDM

关注关注

1
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
打赏
打赏
打赏举报

举报

专栏目录

订阅专栏

ITK:Sobel边缘检测图像滤镜

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

05-19

551

ITK:Sobel边缘检测图像滤镜内容提要输出结果输入输出C++实现代码内容提要将SobelEdgeDetectionImageFilter应用于图像输出结果输入输出 C++实现代码 #include "itkImage.h" #include "itkImageFileReader.h" #include "itkImageFileWriter.h" #include "itkSobelEdgeDetectionImageFilter.h" int main(int argc, char *

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

【ITK滤波】第2期 边缘检测

qq_40041064的博客

04-16

497

本文分享ITK中的边缘检测，及相关实例和算法解析，希望对各位小伙伴有所帮助！ITK中提供了多种边缘检测：Canny边缘检测、Sobel边缘检测、ZeroCrossing边缘检测。其中Canny边缘检测由于灵敏度高、定位精确和抗噪能力强可以得到最佳的解决方案而广泛应用在边缘检测中。接下来主要讲述Canny边缘检测。Canny边缘检测接口：itk::CannyEdgeDetectionImageFilter该滤波器的输入为浮点型数据类型的像素类型图像。使用一个高斯滤波器平滑输入图像。

ITK-Canny边缘检测（itkCannyEdgeDetectionImageFilter）

翟天保的博客

07-09

4131

使用ITK进行Canny边缘检测

【ITK库学习】使用itk库进行图像滤波ImageFilter：三种边缘检测

weixin_41804847的博客

11-30

1471

检测平滑图像的拉普拉斯算子的零交叉，输出图像。

itk中的Sobel算子

就这样吧

08-25

1043

这篇算是《itk中的特征提取算法（一）》的补丁，Sobel 是一阶微分算子，属于一种常用的图像增强方法。作者： Irwin Sobel，1968年提出，两个方向算子：检测水平边缘，检测垂直边缘。优点：快，简单有效缺点：不基于灰度对图像进行处理，噪声和条纹都得到了增强。 itk中提供了itkSobelEdgeDetectionImageFilter 和 itkSobelOp

边缘检测后去除噪点_【医学图像处理】之图像增强、去噪、边缘检测（SimpleITK）_一只稚嫩的小金毛的博客-优快云博客...

weixin_42315616的博客

01-14

1538

1.内容1、对数变换图像对数变换首先将图像从SimpleITK图像数据转成Numpy矩阵数据，然后采用Numpy的log1p()函数来计算数据的log(1+x)变换，由于1+x不能小于零，因此这里我们使用图像减去图像的最小值来计算对数变换结果。2、幂次变换图像对数变换首先将图像从SimpleITK图像数据转成Numpy矩阵数据，然后采用Numpy的power()函数来计算数据的幂次变换，为了防止出...

python3如何使用边缘分割图像_Python图像处理：基于边缘/区域的图像分割

weixin_35651578的博客

02-03

2170

图像分割的概念图像分割是将图像分割成不同的区域或类别，并使这些区域或类别对应于不同的目标或局部目标。每个区域包含具有相似属性的像素，并且图像中的每个像素都分配给这些类别之一。一个好的图像分割通常指同一类别的像素具有相似的强度值并形成一个连通区域，而相邻的不同类别的像素具有不同的值。这样做的目的是简化成改变图像的表示形式，使其更有意义、更易于分析。如果分割做得好，那么图像分析的所有其他阶段都将变得更...

python canny检测_【数字图像分析】基于Python实现 Canny Edge Detection（Canny 边缘检测算法）...

weixin_34352414的博客

03-01

335

Canny 边缘检测算法Steps:高斯滤波平滑计算梯度大小和方向非极大值抑制双阈值检测和连接代码结构：Canny Edge Detection|Gaussian_Smoothing||convolution.py|||convolution()||gaussion_smoothing.py|||dnorm()|||gaussian_kernel()|||gaussian_blur()|Sobel...

ITK滤波器

qq_50657346的博客

08-07

1040

在数学中，梯度是一个向量，表示函数在某一点上变化最快的方向，其大小（模）表示变化的速率。对于一个二维图像 I(x,y) ，其梯度是一个二维向量：∂x∂I 是图像在 x 方向（水平方向）的变化率（即水平梯度）。∂y∂I 是图像在 y 方向（垂直方向）的变化率（即垂直梯度）。

快速上手大模型：深度学习11（数据增强、微调、目标检测）

weixin_45728280的博客

11-23

778

本文介绍了深度学习中的三种关键技术：数据增强、微调和目标检测。数据增强部分阐述了翻转、切割、颜色变换等方法，并提供了相关代码实现。微调部分讲解了预训练模型的应用方式，包括冻结层训练和完全微调，并以热狗识别为例演示代码实现。目标检测部分重点介绍了锚框生成、交并比计算和非极大值抑制算法，详细说明了边界框标注和预测的完整流程，并提供了完整的代码示例。这些技术能有效提升模型性能，特别是在数据量有限的情况下。

目标检测YOLO[03]:推理入门

paopao_wu的专栏

11-23

123

本文首先通过生活类比和技术流程解释了AI模型训练与推理的区别：训练是让模型学习知识的过程，需要大量数据和参数调整；推理则是应用所学知识对新数据进行预测。接着介绍了如何使用YOLOv8模型进行目标检测推理，包括代码实现、预测目标类型和不同模型尺寸的选择。文章详细说明了YOLO系列各版本支持的任务类型（目标检测、实例分割、姿态估计等）及其对应的模型文件命名规则，并提供了查看模型任务类型和可预测类别的代码示例。最后指出模型参数越多推理越准确，但计算耗时也更长。

基于学习的人工智能（1）为什么学习？

致力于大数据+AI 的应用创新。

11-24

272

学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。

三大空间信息焕新：辉视让酒店服务、教育通知、监所管控更智能高效

CalebLXL的博客

11-24

743

走访这些场所后我发现，系统的真正价值不在于那些炫目的屏幕，而在于它构建了一套"空间信息免疫系统"——就像人体淋巴网络般，能智能识别各区域的信息需求，精准输送"营养"，快速清除"毒素"。当我们在酒店大堂不再错过末班机场大巴，在学校走廊偶遇恰好需要的竞赛通知，甚至在高墙内获得规整的信息权时，或许该重新思考：所谓智能化，本质是对空间信息代谢效率的一次外科手术式改造。这种荒诞的割裂感，正是传统信息分发模式崩溃的缩影——直到我最近走访数家采用辉视系统的场所，才意识到我们早已进入"精准信息触达"的新纪元。

（116页PPT）关于5G和新基建赋能智慧工地整体解决方案（附下载方式）

2501_92808811的博客

11-25

460

在整体架构方面，方案以“5G智慧工地平台”为核心，依托多类感知设备（如传感器、摄像头、AI眼镜、智能安全帽等）采集数据，通过5G网络实时回传至云平台，再借助大数据、云计算、人工智能等技术进行分析处理，最终在PC、手机、监控大屏等多终端进行可视化展示。此外，文件还详细列举了传统智慧工地子系统（如深基坑监测、升降机监控、扬尘噪音监测、智能水电计量等）的功能与部署方式，并补充了如5G企业专网、实测机器人、智慧科技体验中心等延伸应用，体现出方案的系统性与前瞻性。详细资料请看本解读文章的最后内容。

信息检索13

最新发布

2301_80828873的博客

11-26

921

最近邻检索的方法，PQ，IVF,HNSW

RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”

weixin_44876263的博客

11-24

689

RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。

【LoRA（低秩适应）技术详解：原理、公式与实践】

m0_46882548的博客

11-26

703

参数高效：可训练参数量通常仅为全量微调的0.01% - 3%，极大降低了计算和存储成本。内存友好：由于大部分原始权重被冻结，无需存储其优化器状态，显著减少了训练时的显存占用。无推理延迟：训练后可将LoRA权重合并回原模型，推理速度与原始模型一致。模块化与灵活性：一个基础模型可以搭配多个针对不同任务的、体积很小（几兆字节）的LoRA适配器，轻松切换任务。减轻灾难性遗忘：因为原始权重基本不动，模型在适应新任务时更不容易遗忘预训练时获得的通用知识。

【NullSwap】NullSwap: Proactive Identity Cloaking Against Deepfake

人生不是轨道，是旷野。希望每天都有好心情。

11-23

393

由于生成模型的进步，被动检测高质量Deepfake图像的性能瓶颈，主动扰动提供了一种有前途的方法，通过将信号插入良性图像来禁用Deepfake操作。【生成模型的发展，使得生成高质量伪图越来越难被检测】然而，现有的主动扰动方法在以下几个方面仍然不能令人满意：【当前主动扰动存在的问题】1）由于直接元素添加而导致的视觉退化;2）对交换操纵的有效性有限;3）不可避免地依赖于白盒和灰盒设置，以在训练期间涉及生成模型。我们分析了深度伪造swap技术的本质，并论证了保护源身份而非目标图像的必要性。

强化学习人形机器人奖励函数分析

ModestCoder_的博客

11-23

1056

PPO (Proximal Policy Optimization) 是一种 Actor-Critic 架构算法。奖励函数是整个学习过程的指挥棒。学习预测未来的累积回报（Return）。用于处理物理限制的软约束，形式通常为单边损失（Hinge Loss）。，作为 Cost/Penalty 使用，用于约束能量和保持稳定。以下是代码中各个奖励项的数学表达及其物理含义分析。形式，旨在最大化机器人对指令的跟随精度。这种设计是现代机器人控制领域的标准范式。形式，在总奖励计算中通常会被赋予。