Sobel 算子是一个离散的一阶微分算子,用来计算图像灰度函数的近似梯度. 在空间域上Sobel算子很容易实现,执行速度快,对部分噪声具有平滑作用,还能够提供较为精确的边缘方向信息,缺点是边缘定位精度不够高.边缘是指一个物体与另一个物体的分界处,一般边缘内外处都会有灰度值上的差异,Sobel算子就是通过像素点空间邻域内上下,左右相邻点的灰度加权运算,求取物体边缘. 经典Sobel的卷积因子为: 对于待检测边缘的图像I,分别在水平(X)方向和垂直方向(Y)方向求导,方法是分别图像I与卷积核Gx和G

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: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中,我们将一起学习Ope

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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

FileProvider构建了一个抽象文件系统,作为它的两个具体实现,PhysicalFileProvider和EmbeddedFileProvider则分别为我们构建了一个物理文件系统和程序集内嵌文件系统.总的来说,它们针对的都是"本地"文件,接下来我们通过自定义FileProvider构建一个"远程"文件系统,我们可以将它视为一个只读的"云盘".由于文件系统的目录结构和文件内容都是通过HTTP请求的方式读取的,所以我们将这个自定义的FileP

现在网站上越来越多的验证码,使用场景也是越来越多,登陆.注册.上传.下载...等等地方,都有可能大量使用到验证码,那么制作验证码到底有多简单呢?我们一起来看下最简易版的验证码实现过程- 验证码的基本步骤 添加一个控制器 1.在MVC框架中,则需添加一个控制器,代码如下 /// <summary> /// 验证码 /// </summary> public ContentResult CheckCode() { ContentResult cr = new ContentResult

这几天在学Java Web,一直在思考Servlet重用的问题,就用java的反射机制实现自定义的简易版BaseServlet; 该方式有点像struts2 利用映射获取前端的参数.有兴趣的同学可以自行添加别的类的判断 直接上代码,映射方式被我封装成了一个BaseServlet BaseServlet.java public class BaseServlet extends HttpServlet{ private HttpServletRequest req; private HttpSer

在上篇文章中我们了解了PlateLocate的过程中的所有步骤.在本篇文章中我们对前3个步骤,分别是高斯模糊.灰度化和Sobel算子进行分析. 一.高斯模糊 1.目标 对图像去噪,为边缘检测算法做准备. 2.效果 在我们的车牌定位中的第一步就是高斯模糊处理. 图1 高斯模糊效果 3.理论 详细说明可以看这篇:阮一峰讲高斯模糊. 高斯模糊是非常有名的一种图像处理技术.顾名思义,其一般应用是将图像变得模糊,但同时高斯模糊也应用在图像的预处理阶段.理解高斯模糊前,先看一下平均模糊算法.平均模糊的算法非

欢迎探讨,如有错误敬请指正 如需转载,请注明出处http://www.cnblogs.com/nullzx/ 1. 简易版本TimSort排序算法原理与实现 TimSort排序算法是Python和Java针对对象数组的默认排序算法.TimSort排序算法的本质是归并排序算法,只是在归并排序算法上进行了大量的优化.对于日常生活中我们需要排序的数据通常不是完全随机的,而是部分有序的,或者部分逆序的,所以TimSort充分利用已有序的部分进行归并排序.现在我们提供一个简易版本TimSort排序算法,它

插件描述:html5利用canvas写的一个js版本的捕鱼,有积分统计,鱼可以全方位移动,炮会跟着鼠标移动,第一次打开需要鼠标移出背景图,再移入的时候就可以控制炮的转动,因为是用的mouseover触发的. 找htm5,html5教程,html开发的朋友来涂志海个人博客网,这里有你想要的一切(万一没有的,请联系涂志海,再解决,嘿嘿) 下 载 演示地址 下载说明: 1.解压密码:tuzhihai.com 2.只有部分模板会提供多页面下载,未加说明都是只有一个首页index.html模板. 3.如果

Python地铁的到站流程及原理(个人理解) 今天坐地铁看着站牌就莫名的想如果用Python写其工作原理 是不是很简单就小试牛刀了下大佬们勿喷纯属小弟个人理解 首先来看看地铁上显示的站牌如下: 就想这首先站点固定的名称固定的站点名称长度可知道,这不是符合列表嘛[第一站,第二站,...,最后一站] 把这写站名放入列表中一个for循环自动帮你取每个站名 你可以加入time.sleep来设置每个站的之间的时间, 过长江隧道的时间可以单独加个if判断站名改变默认时间就行,这里还可以通过站名判断是否需要转

1. 形式 Gy 上下颠倒的 (*A表示卷积图像,忽略先): 看得出来,sobel算子感觉并不统一,特别是方向,我们知道matlab的图像格式是,x轴从左到右,y轴从上到下,原点在左上角. 所以,第二种sobel算子更和我们的心意. 2.计算: 在计算时,图像经过处理得到梯度图像,像素的灰度值公式是 , 人们为了方便改为 , 如果G的值大于某阈值,可以认为这个点就是边缘像素点. 梯度的方向是 所以,我们通过将横纵两个方向的sobel算子对图像处理之后,得到图像的梯度图像,图像的灰度是梯度的幅值,

目录 简易版CMS后台管理系统开发流程 MVC5+EF6 简易版CMS(非接口) 第一章:新建项目 MVC5+EF6 简易版CMS(非接口) 第二章:建数据模型 MVC5+EF6 简易版CMS(非接口) 第三章:数据存储和业务处理 MVC5+EF6 简易版CMS(非接口) 第四章:使用业务层方法,以及关联表解决方案 上一章介绍了,如何建数据层和业务,以及各层之间的引用过关系 这章主要讲解怎么使用业务层的方法. 以及普遍遇到的EF关联查询的问题解决方案 1.在FytMsys.Web文件夹下建Fyt

前言: 想起来做这个是因为那时候某天知道了原来黑框框里面的光标是可以控制的,而且又经常听人说起这个,就锻炼一下好了. 之前就完成了那1.0的版本,现在想放上来分享却发现有蛮多问题的,而且最重要的是没什么注释[果然那时候太年轻]!现在看了也是被那时候的自己逗笑了,就修改了一些小bug,增加了算是详尽而清楚的注释,嗯,MSDN上面对各种函数的解释很详细的[又锻炼一下英语],顺便让开头和结尾的展示“动”了起来,就当作1.5的版本好了. 这个只是给出了一个实现的思路,其中肯定也有很多不合理的地方和可优化

sobel算子原理及opencv源码实现 简要描述 sobel算子主要用于获得数字图像的一阶梯度,常见的应用和物理意义是边缘检测. 原理 算子使用两个33的矩阵(图1)算子使用两个33的矩阵(图1)去和原始图片作卷积,分别得到横向G(x)和纵向G(y)的梯度值,如果梯度值大于某一个阈值,则认为该点为边缘点 图1:卷积矩阵 图2:卷积运算 事实上卷积矩阵也可以由两个一维矩阵卷积而成,在opencv源码中就是用两个一维矩阵卷积生成一个卷积矩阵: 图3:由两个一维矩阵卷积生成的矩阵 static vo

#1,个人理解 网上查了很多资料,都说sobel算子是用来检测边缘的,分别给了两个方向上的卷积核,然后说明做法,就说这就是sobel算子.对于我个人来说,还有很多不明白的地方,所以理清下思路. #2,边缘.边界和sobel算子 这个可以自己去google或者百度找定义,边缘和边界不一样,两者没有必然联系也并非毫无联系.因为现实世界的三维空间映射到图像显示的二维空间中会丢失很多信息,也会添进来一部分类似光照.场景等的干扰,所以并不能完全给边缘和边界的关系下一个定义.对图像而言,我们一般是要找出它的

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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