在讨论边缘算子之前,首先给出一些术语的定义: (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. (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. (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. 二.Sobel算子的基本原理 Sobel算子是一阶导数的边缘检测算子,在算法实现过程中,通过3×3模板作为核与图像中的每个像素点做卷积和运算,然后选取合适的阈值以提取边缘. 一个特殊卷积所实现的…

sobel检测的C版本,neon和GPU的时间比较. Platform: LG G3, Adreno 330 ,img size 3264x2448 sobel: C code neon GPU 73 13 42+3.7+6.6 单位:ms GPU时间=memory time+Queued time+Run time Sobel org Sobel vector Sobel vector + mem_fence Queued time 4.6 7.2 2.8 Wait time 0.07 0.0…

推荐博文,博客.写得很好,给个赞. Reference Link : http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7829481 一阶导数法:梯度算子   对于左图,左侧的边是正的(由暗到亮),右侧的边是负的(由亮到暗).对于右图,结论相反.常数部分为零.用来检测边是否存在. 梯度算子 Gradient operators 函数f(x,y)在(x,y)处的梯度为一个向量: 计算这个向量的大小为: 梯度的方向角为: Sobel算子 sobel算…

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,它结合了高斯平滑和微分求导,用于计算图像灰度函数的近似梯度. 其基础来自于一个事实,即在边缘部分,像素值出现“跳跃”或者较大的变化.如果在此边缘部分求取一阶导数,会看到极值的出现.正如下图所示: sobel 算子的计算过程 (1)分别在 x 和 y 两个方向求导 x 方向求导:将源图像与 Gx 进行卷积.对竖线敏感(导数大),横线不敏感(导数小). y 方向求导:将源图像与 Gy 进行卷积.对竖线不敏感(导数小),…

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("test.jpg"); Mat dst, gray,grad_x, gray_y,abs_grad_x,abs_grad_y; //转成灰度图 cvtColor(src, gray…

USAN区域(核同值区):和核像素的灰度相同会相信的模板像素的区域. 利用这个区域的尺寸.重心.二阶矩等可以帮助检测图像的边缘和角点.利用USAN的面积作为特征可以起到增强边缘和角点的效果. 该方法不用计算微分,对噪声不敏感. SUNAN算子边缘检测(最小(Smallest)核同值区):检测模板有37个象素,半径为3.4象素 3,5,7,7,5,3 将模板内的每个像素的灰度值与核的灰度值进行比较: 得到一个输出: 1.用SUSAN算子检测图像中的角点 2.根据重心来确定边缘方向(重心指模板内相似…

OpenCV图像处理篇之边缘检测算子 转载: http://xiahouzuoxin.github.io/notes/ 3种边缘检测算子 一阶导数的梯度算子 高斯拉普拉斯算子 Canny算子 OpenCV中相关源码 试试身手 3种边缘检测算子 灰度或结构等信息的突变位置是图像的边缘,图像的边缘有幅度和方向属性,沿边缘方向像素变化缓慢,垂直边缘方向像素变化剧烈.因此,边缘上的变化能通过梯度计算出来. 一阶导数的梯度算子 对于二维的图像,梯度定义为一个向量, Gx对于x方向的梯度,Gy对应y方向的梯…

1.Matlab简述 Matlab是国际上最流行的科学与工程计算的软件工具,它起源于矩阵运算,已经发展成一种高度集成的计算机语言.有人称它为“第四代”计算机语言,它提供了强大的科学运算.灵活的程序设计流程.高质量的图形可视化界面设计.便捷的与其它程序和语言接口的功能.随着Matlab语言功能越来越强大,不断适应新的要求并提出新的解决方法,可以预见,在科学运算,自动控制与科学绘图领域,Matlab语言将长期保持其独一无二的地位. 2.几种常用的边缘检测算子 边缘是图像的最重要的特征,边缘是指周围像…

在<Real Time Rendering, third edition>一书中,作者把描边算法分成了5种类型.1.基于观察角度与表面法线的轮廓渲染.缺点很明显.2.过程式几何轮廓渲染.即先渲染背面,通过顶点压平等手段,渲染轮廓线,之后渲染正面.优点:快速有效,适合大多数模型,缺点:不合适和立方体之类的平整模型.3.基于图像处理的轮廓线渲染.通过边缘监测来判断轮廓.4.基于轮廓检测的轮廓线渲染.同时监测相邻的2个面法线值得正负是否相反.5.以上方法结合.除此之外还有:6.沿法线方向放大模型(v…

1.Matlab简述 Matlab是国际上最流行的科学与工程计算的软件工具,它起源于矩阵运算,已经发展成一种高度集成的计算机语言.有人称它为“第四代”计算机语言,它提供了强大的科学运算.灵活的程序设计流程.高质量的图形可视化界面设计.便捷的与其它程序和语言接口的功能.随着Matlab语言功能越来越强大,不断适应新的要求并提出新的解决方法,可以预见,在科学运算,自动控制与科学绘图领域,Matlab语言将长期保持其独一无二的地位. 2.几种常用的边缘检测算子 边缘是图像的最重要的特征,.边缘是指周围…

http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901 本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylif…

本篇文章中,我们将一起学习OpenCV中边缘检测的各种算子和滤波器——Canny算子,Sobel算子,Laplace算子以及Scharr滤波器.文章中包含了五个浅墨为大家准备的详细注释的博文配套源代码.在介绍四块知识点的时候分别一个,以及最后的综合示例中的一个.文章末尾提供配套源代码的下载. **** 给大家分享一个OpenCv中写代码是节约时间的小常识.其实OpenCv中,不用nameWindow,直接imshow就可以显示出窗口.大家看下文的示例代码就可以发现,浅墨在写代码的时候并没有用na…

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py…

#include <opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace cv; int main() { Mat grad_x, grad_y; Mat abs_grad_x, abs_grad_y, dst, src_gray, abs_dst; Mat src = imread("601…

彻底理解数字图像处理中的卷积-以Sobel算子为例 作者:FreeBlues 修订记录 2016.08.04 初稿完成 概述 卷积在信号处理领域有极其广泛的应用, 也有严格的物理和数学定义. 本文只讨论卷积在数字图像处理中的应用. 在数字图像处理中, 有一种基本的处理方法:线性滤波. 待处理的平面数字图像可被看做一个大矩阵, 图像的每个像素对应着矩阵的每个元素, 假设我们平面的分辨率是 1024*768, 那么对应的大矩阵的行数= 1024, 列数=768. 用于滤波的是一个滤波器小矩阵(也叫卷…

转载请注明出处:  http://blog.csdn.net/tianhai110 索贝尔算子(Sobel operator)主要用作边缘检测,在技术上,它是一离散性差分算子,用来运算图像亮度函数的灰度之近似值.在图像的任何一点使用此算子,将会产生对应的灰度矢量或是其法矢量 Sobel卷积因子为: 该算子包含两组3x3的矩阵,分别为横向及纵向,将之与图像作平面卷积,即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值.如果以A代表原始图像,Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘检测的图像灰度值,其公式如下: 具体…

本文学习利用python学习边缘检测的滤波器,首先读入的图片代码如下: import cv2 from pylab import * saber = cv2.imread("construction.jpg") saber = cv2.cvtColor(saber,cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(saber) plt.axis("off") plt.show() 图片如下: 边缘检测是图像处理和计算机视觉的基本问题,边缘检测的目的是标识数…

在该文将介绍基本的几种应用于边缘检测的滤波器,首先我们读入saber用来做为示例的图像 #读入图像代码,在此之前应当引入必要的opencv matplotlib numpy saber = cv2.imread("saber.png") saber = cv2.cvtColor(saber,cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(saber) plt.axis("off") plt.show() 使用上图作为滤波器使用的图形 Roberts 交叉…

索贝尔算子(Sobel operator)主要用作边缘检测,在技术上,它是一离散性差分算子,用来运算图像亮度函数的灰度之近似值.在图像的任何一点使用此算子,将会产生对应的灰度矢量或是其法矢量 Sobel卷积因子为: 该算子包含两组3x3的矩阵,分别为横向及纵向,将之与图像作平面卷积,即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值.如果以A代表原始图像,Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘检测的图像灰度值,其公式如下: 具体计算如下: Gx = (-1)*f(x-1, y-1) + 0*f(x,y-1) +…

转载  http://blog.csdn.net/tianhai110 索贝尔算子(Sobel operator)主要用作边缘检测,在技术上,它是一离散性差分算子,用来运算图像亮度函数的灰度之近似值.在图像的任何一点使用此算子,将会产生对应的灰度矢量或是其法矢量 Sobel卷积因子为: 该算子包含两组3x3的矩阵,分别为横向及纵向,将之与图像作平面卷积,即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值.如果以A代表原始图像,Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘检测的图像灰度值,其公式如下: 具体计算如下:…

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py…

Custom Extended Sobel Filters  https://arxiv.org/pdf/1910.00138.pdf sobel算子是进行边缘检测的一个重要算子.它通常是一个3x3的特定数值的卷积核,对输入图像进行卷积的运算. 这篇文章分析了,为什么3x3的卷积核太小,作者尝试了5x5,7x7,9x9等大小的卷积核,使用了如下的卷积核: 然后就使用了一系列的召回率,精度等 来说明这样使用大的卷积核的正确性.然后看看定性的效果: 总之就是说明了,3x3太小,要找到一个合适的大小需…

Atitit 边缘检测原理attilax总结 1. 边缘检测的概念1 1.1. 边缘检测的用途1 2. 边缘检测方法分类1 3. 边缘检测的基本方法2 3.1. Roberts边缘检测算子2 3.2. rewitt边缘检测算子2 3.3. sobel边缘检测算子(较为常用)2 4. Canny边缘检测(最常用)2 4.1. 参考资料4 1. 边缘检测的概念 边缘检测是图像处理与计算机视觉中极为重要的一种分析图像的方法,至少在我做图像分析与识别时,边缘是我最喜欢的图像特征.边缘检测的目的就是找到图…

斑点检测(LoG,DoG) [上] 维基百科,LoG,DoG,DoH 在计算机视觉中,斑点检测是指在数字图像中找出和周围区域特性不同的区域,这些特性包括光照或颜色等.一般图像中斑点区域的像素特性相似甚至相同,某种程度而言,斑点块中所有点是相似的. 如果将兴趣点的特性形式化表达为像素位置的函数,那么主要有两类斑点检测方法: 差分方法.这类方法主要基于函数在对应像素点处的导数. 局部极值方法.这类方法主要是在找出函数的局部极值. 在该领域中,斑点检测也被称为兴趣点检测或者兴趣区域检测. 研究斑点检测…

Sobel变换和拉普拉斯变换都是高通滤波器. 什么是高通滤波器呢?就是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).而图像变化剧烈的部分,往往反应的就是图像的边沿信息了. 1. Sobel算子(主要用于边缘检测) //Sobel变化实例 Mat sobelX; Sobel(image,sobelX,CV_8U,,,,); imshow("X方向Sobel结果",sobelX); Mat sobelY; Sobel(image,sobelY,CV_8U,,,…

图像边缘信息主要集中在高频段,通常说图像锐化或检测边缘,实质就是高频滤波.我们知道微分运算是求信号的变化率,具有加强高频分量的作用.在空域运算中来说,对图像的锐化就是计算微分.由于数字图像的离散信号,微分运算就变成计算差分或梯度.图像处理中有多种边缘检测(梯度)算子,常用的包括普通一阶差分,Robert算子(交叉差分),Sobel算子等等,是基于寻找梯度强度.拉普拉斯算子(二阶差分)是基于过零点检测.通过计算梯度,设置阀值,得到边缘图像. Canny边缘检测算子是一种多级检测算法.1986年由J…

传统的Canny边缘检测算法是一种有效而又相对简单的算法,可以得到很好的结果(可以参考上一篇Canny边缘检测算法的实现).但是Canny算法本身也有一些缺陷,可以有改进的地方. 1. Canny边缘检测第一步用高斯模糊来去掉噪声,但是同时也会平滑边缘,使得边缘信息减弱,有可能使得在后面的步骤中漏掉一些需要的边缘,特别是弱边缘和孤立的边缘,可能在双阀值和联通计算中被剔除.很自然地可以预见,如果加大高斯模糊的半径,对噪声的平滑力度加大,但也会使得最后得到的边缘图中的边缘明显减少.这里依然用Lena…

一 不同色彩空间的转换 OpenCV中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法.当前,在计算机中有三种常用的色彩空间:灰度,BGR以及HSV(Hue,Saturation,Value). 灰度色彩空间是通过去除色彩信息来将其转换成灰阶,灰度色彩空间对中间处理特别有效,比如人脸检测. BGR,即蓝-绿-红色彩空间,每一个像素点都由一个三元数组来表示,分别代表蓝.绿.红三种颜色.网页开发者可能熟悉另一个与之相似的色彩空间:RGB,他们只是在颜色顺序上不同. HSV,H(Hue)是色调,S(Satur…

一.原理简介 边缘检测原理 - Sobel, Laplace, Canny算子 X方向Sobel算子 -1 -2 -1 0 0 0 1 2 1 Y方向Sobel算子 -1 0 1 -2 0 2 -1 0 1 Laplace算子 1 1 1 1 -8 1 1 1 1 Canny 边缘检测算子 高斯滤波器平滑图像 一阶差分偏导计算梯度值和方向 对梯度值不是极大值的地方进行抑制 用双阈值连接图上的联通点 通俗说一下, 1.用高斯滤波主要是去掉图像上的噪声. 2.计算一阶差分,OpenCV 源码中也是用…

传统的Canny边缘检测算法是一种有效而又相对简单的算法,可以得到很好的结果(可以参考上一篇Canny边缘检测算法的实现).但是Canny算法本身也有一些缺陷,可以有改进的地方. 1. Canny边缘检测第一步用高斯模糊来去掉噪声,但是同时也会平滑边缘,使得边缘信息减弱,有可能使得在后面的步骤中漏掉一些需要的边缘,特别是弱边缘和孤立的边缘,可能在双阀值和联通计算中被剔除.很自然地可以预见,如果加大高斯模糊的半径,对噪声的平滑力度加大,但也会使得最后得到的边缘图中的边缘明显减少.这里依然用Lena…