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- 来自专栏图像处理与模式识别研究所
Sobel算子
import cv2 o=cv2.imread("C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)#原始图像 Sobelx=cv2.Sobel(o ,cv2.CV_64F,1,0)#x轴方向的求导阶数 Sobely=cv2.Sobel(o,cv2.CV_64F,0,1)#y轴方向的求导阶数 Sobelx=cv2.convertScaleAbs(Sobelx Sobely)#y轴方向的计算结果取绝对值 Sobelxy=cv2.addWeighted(Sobelx,0.5,Sobely,0.5,0)#x轴方向和y轴方向的边缘叠加 Sobelxy11=cv2.Sobel (o,cv2.CV_64F,1,1)#当dx=1,dy=1时，Sobel运算 Sobelxy11=cv2.convertScaleAbs(Sobelxy11)#x轴方向和y轴方向的计算结果取绝对值 cv2 通常将函数cv2.Sobel()内参数ddepth的值设置为cv2.CV_64F。
48910编辑于 2022-05-28 - 来自专栏全栈程序员必看
Sobel 算子结构
Sobel 算子是一种典型的用于边缘检测的线性滤波器，它基于两个简单的 3×3 内核，内核结构如下所示。 如果把图像看作二维函数，那么 Sobel 算子就是图像在垂直和水平方向变化的速度。 Sobel 算子在水平和垂直方向计算像素值的差分，得到图像梯度的近似值。它在像素周围的一定范围内进行运算，以减少噪声带来的影响。cv::Sobel 函数使用 Sobel 内核来计算图像的卷积。 函数的完整说明如下所示： cv::Sobel(image, // 输入 sobel, // 输出 image_depth, // 图像类型 xorder,yorder, // 内核规格 kernel_size
38520编辑于 2022-09-14 - 来自专栏小鹏的专栏
OpenCV之Sobel算子
cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input", src) h, w = src.shape[:2] x_grad = cv.Sobel (src, cv.CV_32F, 1, 0) y_grad = cv.Sobel(src, cv.CV_32F, 0, 1) x_grad = cv.convertScaleAbs(x_grad) y_grad
42820发布于 2021-07-23 - 来自专栏全栈程序员必看
sobel算子实现
(n == 0) return fac; for (int i = 1; i <= n; ++i) fac *= i; return fac; } /** * @description: 获得Sobel 平滑算子 * @param size 掩膜大小 * @return Sobel平滑算子 */ cv::Mat getSobelSmooth(int size) { int n = size factorial(n) / (factorial(k)*factorial(n - k)); } return SobelSmoothoper; } /** * @description: 获得Sobel 差分算子 * @param size 掩膜大小 * @return Sobel差分算子 */ cv::Mat getSobeldiff(int size) { cv::Mat Sobeldiffoper 算子边缘检测 * @param src 输入图像 * @param dst 输出图像 * @param size 掩膜大小 */ void sobel(cv::Mat& src, cv::Mat& dst
29210编辑于 2022-09-14 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
cv2.Sobel()
函数cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]])概述：利用Sobel算子进行图像梯度计算参数：src：输入图像 可以理解为数据类型），-1表示与原图像相同的深度dx,dy:当组合为dx=1,dy=0时求x方向的一阶导数，当组合为dx=0,dy=1时求y方向的一阶导数（如果同时为1，通常得不到想要的结果）ksize:（可选参数）Sobel notebook workspace\\images\\4.28.9.jpg',0) #求X方向梯度，并且输出图像一个为CV_8U,一个为CV_64F img_gradient_X_8U=cv2.Sobel 当输出图像深度采用CV_8U，由于Sobel算子在计算X方向梯度时，如果某像素点右侧像素值大于左侧像素值，则梯度大小为正保留，相反梯度大小为负被截断，梯度大小保存为0。 梯度图像的计算通过cv2.Sobel()我们可以轻松计算出X,Y方向的梯度大小，根据公式?可以求出梯度图像，实际操作时，为了简化运算，我们使用公式?
1.2K20编辑于 2022-09-02 - 来自专栏全栈程序员必看
OpenCV-Python （Sobel算子）
Sobel算子 Sobel算子的基本概念 Sobel算子是一个主要用于边缘检测的离散微分算子（discrete differentiation operator）。 原型 Sobel算子依然是一种过滤器，只是其是带有方向的。 在OpenCV-Python中，使用Sobel的算子的函数原型如下： dst = cv.Sobel(src, ddepth, dx, dy[, dst[, ksize[, scale[, delta[, = cv2.Sobel(img, cv2.CV_16S, 1, 0) y = cv2.Sobel(img, cv2.CV_16S, 0, 1) absX = cv2.convertScaleAbs(x 即Sobel函数求完导数后会有负值，还有会大于255的值。而原图像是uint8，即8位无符号数，所以Sobel建立的图像位数不够，会有截断。因此要使用16位有符号的数据类型，即cv2.CV_16S。
4K20编辑于 2022-09-14 - 来自专栏相约机器人
思考sobel算子的原理
最后，在卷积操作的基础之上，深究sobel算子的原理与设计思想。 本文内容有助于理解卷积神经网络更底层的原理，为深度学习中其它知识的延申打好基础。 预计阅读时间2分钟，思考时间15分钟） 文章结构 1 离散微分与离散积分 2 卷积分及其数学意义 3 卷积神经网络及其工作过程 4 解密Sobel算子 4.1． Sobel算子结构 4.2． Sobel算子的计算过程 4.3． Sobel算子的原理 1 离散微分与离散积分 微积分是微分和积分的总称，微分就是无限细分，积分就是无限求和。大脑在处理视觉时，本身就是一个先微分再积分的过程。
94920发布于 2020-04-16 - 来自专栏瓜大三哥
基于FPGA的Sobel算子（二）
将9个数据命名如下表： Sobel(0) Sobel_r(0) Sobel_r2(0) Sobel(1) Sobel_r(1) Sobel_r2(1) Sobel(2) Sobel_r(2) Sobel_r2 ({3'b000,sobel[0]}) + ({3'b000,sobel[2]}); sobel_temp[2] <= {{2'b00},sobel_r2[1],1'b0}; sobel_temp[3] [0] + sobel_temp[1]; sobel_temp[5] <= sobel_temp[2] + sobel_temp[3]; end if(din_valid_r[3]) begin sobel_result_temp //乘以2 sobel_temp[8] <= ({3'b000,sobel[0]}) + ({3'b000,sobel_r2[0]}); sobel_temp[9] <= {{2'b00},sobel_r sobel_temp[11] <= sobel_temp[7] + sobel_temp[8]; sobel_temp[12] <= sobel_temp[9] + sobel_temp[10]; end
1.3K100发布于 2018-02-26 - 来自专栏图像处理与模式识别研究所
基于Sobel算子的图像边缘检测
as plt #用于数据可视化处理 import matplotlib.cm as cm #用于色彩映射 import scipy.signal as signal #主要用于卷积计算 #定义x方向的Sobel operator_x=np.array([[-1,0,1], [ -2,0,2], [-1,0,1]]) #定义y方向的Sobel plt.axis("off") plt.subplot(2,2,4) plt.imshow(image_xy,cmap=cm.gray) plt.axis("off") plt.show() 算法：基于Sobel Sobel算子对像素的位置的影响进行加权，与Prewitt算子相比效果更好。
59330编辑于 2022-05-29 - 来自专栏瓜大三哥
基于FPGA的Sobel算子（三）
基于FPGA的Sobel算子（三） 之Cordic坐标系转换电路 1.前期预处理：完成坐标象限转换。 2.完成n次迭代工作：采用菊花链式结构设计。 3.后期处理工作：恢复象限转换，增益补偿。
85390发布于 2018-02-26 - 来自专栏瓜大三哥
基于FPGA的Sobel算子（一）
Sobel算子包括x和y方向的差分运算，求取其平方根作为最终取值，一般情况下，在FPGA处理中，考虑到效率和资源占用问题，也可以用绝对值来代替。 将Sobel算子的表达式再次列出如下： 由数学表达式，计算Sobel算子需要首先计算x方向和y方向的微分值gx(x,y)和gy(x,y)，之后对两个微分结果分别求平方根或绝对值相加并进行越界处理。
1.6K100发布于 2018-02-26 - 来自专栏全栈程序员必看
python-opencv图像处理：sobel算子
Sobel原理： https://blog.csdn.net/zfjBIT/article/details/86655444 函数原型： ''' Sobel算子 Sobel算子依然是一种过滤器，只是其是带有方向的 在OpenCV-Python中， 使用Sobel的算子的函数原型如下： dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy[, dst[, ksize[, scale[, delta 其后是可选的参数： dst：结果图； ksize是Sobel算子的大小，必须为1、3、5、7。 /lion.jpg", 0) x = cv2.Sobel(img,cv2.CV_16S,1,0) y = cv2.Sobel(img,cv2.CV_16S,0,1) absX = cv2.convertScaleAbs 即Sobel函数求完导数后会有负值,还有会大于255的值。而原图像是uint8,即8位无符号数,所以Sobel建立的图像位数不够,会有截断。因此要使用16位有符号的数据类型,即cv2.CV_16S。
75330编辑于 2022-09-14 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】Sobel算子
Sobel算子是通过离散微分方法求取图像边缘的边缘检测算子，其求取边缘的思想原理与我们前文介绍的思想一致，除此之外Sobel算子还结合了高斯平滑滤波的思想，将边缘检测滤波器尺寸由ksize * 1改进为 使用Sobel边缘检测算子提取图像边缘的过程大致可以分为以下三个步骤： Step1：提取X方向的边缘， X 方向一阶Sobel边缘检测算子如(5.16)所示。 OpenCV 4提供了对图像提取Sobel边缘的Sobel()函数，该函数的函数原型在代码清单5-24中给出。 代码清单5-24 Sobel()函数原型 1. void cv::Sobel(InputArray src, 2. 图5-30 mySobel.cpp程序Sobel边缘检测结果
1.2K20发布于 2020-02-12 - 来自专栏瓜大三哥
视频处理之Sobel【附源码】
而获取一幅图像的梯度就转化为：模板（Roberts、Prewitt、Sobel、Lapacian算子）对原图像进行卷积。本文主要描述Sobel算子的实现原理和实现过程。 Sobel算子简介 Sobel算子 是一种用于边缘检测的离散微分算子，它结合了高斯平滑和微分求导。该算子用于计算图像明暗程度近似值，根据图像边缘旁边明暗程度把该区域内超过某个数的特定点记为边缘。 Sobel算子根据像素点上下、左右邻点灰度加权差，在边缘处达到极值这一现象检测边缘。对噪声具有平滑作用，提供较为精确的边缘方向信息。 因为Sobel算子结合了高斯平滑和微分求导（分化），因此结果会具有更多的抗噪性，当对精度要求不是很高时，Sobel算子是一种较为常用的边缘检测方法。 然后加入sobel算子模块将所得到的9个像素按照sobel算子进行运算。 接着把输出的Gx和Gy做平方，所以需要一个乘法器模块。
1.2K50发布于 2020-06-09 - 来自专栏站长的编程笔记
【说站】python中Sobel算子如何使用
python中Sobel算子如何使用 说明 1、Sobel算子根据像素点的上下、左右相邻点的灰度加权差，在边缘达到极值的现象来检测边缘。 它具有平滑的噪声功能，并提供更准确的边缘方向信息。 由于Sobel算子结合了高斯平滑度和微分求导(分化)，因此结果会更具抗噪性，当对精度要求不高时，Sobel算子是一种常用的边缘检测方法。 2、Sobel算子仍然是过滤器，但它有方向。 即Sobel函数求完导数后会有负值，还有会大于255的值。 而原图像是uint8，即8位无符号数，所以Sobel建立的图像位数不够，会有截断。 由于Sobel算子是在两个方向计算的，最后还需要用cv2.addWeighted(...)函数将其组合起来。 ''' x = cv2.Sobel(img, cv2.CV_16S, 1, 0) y = cv2.Sobel(img, cv2.CV_16S, 0, 1) absX = cv2.convertScaleAbs
56450编辑于 2022-11-23 - 来自专栏CSDN博客专家-小蓝枣的博客
OpenCV 入门教程： Sobel算子和Scharr算子
❤️ ❤️ ❤️ 一、Sobel 算子 Sobel 算子是一种经典的边缘检测算子，通过计算像素邻域内的梯度值来检测边缘。 ) # 使用Sobel算子进行边缘检测 dx = 1 # x方向的阶数 dy = 0 # y方向的阶数 ksize = 3 # 设置Sobel算子的大小 edges = cv2.Sobel(image dx 和 dy 参数指定了 Sobel 算子的阶数，用于控制检测边缘的方向。 ksize 参数指定了 Sobel 算子的大小，较大的大小将产生更粗的边缘线条。 dx = 1 # x方向的阶数 dy = 0 # y方向的阶数 ksize = 3 # 设置Sobel算子的大小 edges_sobel = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F dx = 1 # x方向的阶数 dy = 0 # y方向的阶数 ksize = 3 # 设置Sobel算子的大小 edges_sobel = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F
1.3K30编辑于 2023-07-10 - 来自专栏落影的专栏
GPUImage详细解析（十二）Sobel边界检测
本文对GPUImage中的Sobel边界检测滤镜进行解析。 效果 ? 正文 GPUImage的Sobel边界检测滤镜是 GPUImageSobelEdgeDetectionFilter。 矩阵中，纹理的距离宽度和高度； 边界检测的原理：一个像素为边界的表现是左右、上下的颜色差异很大，那么通过特定的卷积矩阵来运算，快速得到左右和上下方向的差异值之后，就可以通过这个值的大小来确定边界； Sobel
1.4K50发布于 2018-04-27 - 来自专栏站长的编程笔记
【说站】python中Sobel算子是什么
python中Sobel算子是什么 说明 1、Sobel算子的中文名称是索贝尔算子，是一种用于边缘检测的离散微分算子。 它结合了高斯平滑和微分求导。 2、Sobel算子在Prewitt算子的基础上增加了权重的概念，认为相邻点的距离对当前像素点的影响是不同的。 距离越近的像素点对当前像素的影响越大，从而锐化图像，突出边缘轮廓。 cv.COLOR_BGR2RGB) # 灰度化处理图像 grayImage = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) # Sobel 算子 x = cv.Sobel(grayImage, cv.CV_16S, 1, 0) y = cv.Sobel(grayImage, cv.CV_16S, 0, 1) 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 显示图形 titles = ['原始图像', 'Sobel
60010编辑于 2022-11-23 - 来自专栏计算机工具
CV:边缘检测的算法包含 Prewitt、Sobel、Laplacian 和 Canny。
边缘检测的算法包含 Prewitt、Sobel、Laplacian 和 Canny。 人在图像识别上具有难以置信的能力，可以在几毫秒内处理图像，确定图像的边缘、图像内物体的位置和标签。 边缘检测（Sobel） 在 Prewitt 算子的基础上提高中心点的权重便是 Sobel 算子，中心点的权重为 2，其模板展示在图 9。 图9：Sobel 算子模板 3. 使用Sobel算子对图像的每个像素点求梯度大小和方向。 3.
2.1K10编辑于 2024-12-14 - 来自专栏好派笔记
函数cv2.Sobel()中的参数ddepth实例分析
该值与函数cv2.Sobel()中的参数ddepth的含义相同 Pandas处理时间序列数据操作详解 break GrayImage = cv2.cvtColor(map, cv2
89710编辑于 2022-06-07
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