sobel

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，垂直或水平（分别通过参数yorder和xorder）。逆还可以通过参数ksize指定内核的大小。如果 ksize = -1 ，则使用3x3 Scharr滤波器，比3x3 Sobel滤波器具有更好的结果。请参阅文档以了解所使用的内核。 2. Laplacian 算子 它计算了由关系$Delta src = frac{partial ^2{src}}{partial x^2} frac{partial ^2{src}}{partial y^2}$给出的图像的拉普拉斯图,它是每一阶导数通过Sobel算子计算。如果 ksize = 1 ,然后使用以下内核用于过滤: $$kernel = begin{bmatrix} 0 & 1 & 0 \ 1 & -4 & 1 \ 0 & 1 & 0 end{bmatrix}$$ 代码 下面的代码显示了单个图表中的所有算子。所有内核都是

1.概述 计算机视觉课程要求实现一下图像边缘检测算法，但并没有明确要求实现哪种具体的算法，在网上看了相关图像边缘检测算子，都有非常具体的介绍，也有实现代码或者Python集成库里的代码，有的算子比较简单，很容易理解，例如Sobel、Laplace等，Sobel还有一系列延伸的算子，很相似，这些都还是比较简单的，还有一些稍微复杂点的算子，例如Canny，具体关于这些算法原理的介绍推荐去看 深入学习OpenCV中几种图像边缘检测算子 这篇文章，写的非常棒。看了一些博主写的代码，写的非常好，但是跟我想象中所要求的还是有一些出入，所以我在这个代码的基础上进行了一些修改。本次作业我选择了实现Sobel和Laplace两个比较简单的算法，这里作个记录。 2.Sobel和Laplace简单介绍和实现 2.1 Sobel算子 Sobel算子包括横向和纵向两种模板，把横向模板记为 G x Gx G x ，把纵向模板记为 G y Gy G y ，其中： 在计算时，首先需要将图像转成灰度图，直接用下面的方法即可，参数 0 0 0 代表读取灰度图。 gray_saber = c v2 . imread ( "C:/Users/ALIENWARE/Pictures/Camera Roll/mcqueen.jpg" , 0 ) 然后只需要将上述模板看成一个“元素矩阵”或者“基本矩阵”

转载：python我的最爱 原文地址：https://www.cnblogs.com/my-love-is-python/p/10409913.html 感谢作者！ 机器学习进阶-项目实战-信用卡数字识别 1.cv2.findContour(找出轮廓) 2.cv2.boudingRect(轮廓外接矩阵位置) 3.cv2.threshold(图片二值化操作) 4.cv2.MORPH_TOPHAT(礼帽运算突出线条) 5.cv2.MORPH_CLOSE(闭运算图片内部膨胀) 6. cv2.resize(改变图像大小) 7.cv2.putText(在图片上放上文本) 7. cv2.putText(img, text, loc, text_font, font_scale, color, linestick) # 参数说明：img表示输入图片，text表示需要填写的文本str格式，loc表示文本在图中的位置，font_size可以使用cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, font_scale表示文本的规格，color表示文本颜色，linestick表示线条大小 信用卡数字识别： 信用卡 数字模板 涉及到的内容:主要是采用模板匹配的思想 思路： 第一部分：数字模板提取数字 第一步：读入图片 第二步：进行灰度化和二值化处理，这里的二值化使用的cv2.THRESH_BINARY

本节学习找到图像的梯度和边界。只要用到的函数为: cv2.Sobel(), cv2.Scharr(), cv2.Laplacian() 1. Laplacian 和 Sobel的对比 import cv2from matplotlib import pyplot as pltimg = cv2.imread('dave.png',0)#Laplcatician 导数计算图像的拉普拉斯变换，其中每个导数都使用Sobel导数laplacian = cv2.Laplacian(img,cv2.CV_64F)/**sobel 是高斯平滑加微分的联合运算，对噪声有较强的抵抗能力。可以指定倒数方向（垂直和水平）。如果ksize=-1, 则是3*3的Scharr滤波器，其结果优于3*3的sobel滤波器。**/sobelx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1,0, ksize=5) #5*5的ksizesobely = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0,1, ksize=5)plt.subplot(2,2,1), plt.imshow(img,cmap='gray')plt.title('Original'), plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.subplot(2,2,2), plt.imshow

原文转自：https://www.cnblogs.com/lfri/p/10599420.html Python-OpenCV中的filter2D()函数 使用自定义内核对图像进行卷积。该功能将任意线性滤波器应用于图像。支持就地操作。当光圈部分位于图像外部时，该功能会根据指定的边框模式插入异常像素值。 语法 函数原型： dst=cv.filter2D(src, ddepth, kernel[, dst[, anchor[, delta[, borderType]]]]) 参数： 参数 描述 src 原图像 dst 目标图像，与原图像尺寸和通过数相同 ddepth 目标图像的所需深度 kernel 卷积核（或相当于相关核），单通道浮点矩阵;如果要将不同的内核应用于不同的通道，请使用拆分将图像拆分为单独的颜色平面，然后单独处理它们。 anchor 内核的锚点，指示内核中过滤点的相对位置;锚应位于内核中;默认值（-1，-1）表示锚位于内核中心。 detal 在将它们存储在dst中之前，将可选值添加到已过滤的像素中。类似于偏置。 borderType 像素外推法，参见BorderTypes 该函数实际计算的是相关性，而不是卷积 dst ( x , y ) = ∑ 0 ≤ y ′ < kernel.rows 0 ≤ x ′ < kernel.cols , kernel ( x ′ , y ′