1. 索贝尔(sobel)算子 前面的各种滤波，可以视为低通滤波，后面的各种算子可以视为高通滤波，区别：前面的滤波都是降噪的，算子都是来找图像边界、边缘的。索贝尔算子模拟一阶求导，倒数越大的地方说明变换越剧烈，越有可能是边缘。 Sobel(src, ddepth, dx, dy[, dst[, ksize[, scale[, delta[,
话不多说，上代码，看结果。 import cv2 # 导入库 import numpy as np import random ''' cv2.imread(filename,flags) # filename为文件名，图片与.py文件在一个文件夹时输入文件名即可 # 不在一个文件夹时输入图片的路径和名字 # flags为图片的颜色类型，默认为1，灰度图像为0
一、卷积定义与矩阵形式 常用的平滑处理算法是基于二维离散卷积的高斯滤波、均值滤波。以及基于统计方法的中值滤波。 假设有两个矩阵 将K旋转180度（为什么旋转，我也没有想通） 然后就是按照I的每个元素，从左到右，从上到下， 得到一个新的矩阵M 那么我们可以说矩阵K为一个卷积核（卷
配合cv.getStructuringElement()使用 dst = cv.morphologyEx(src, MODE, cv.getStructuringElement(cv.MORPH_ELLIPSE, (ksize, ksize))) MODE={ MORPH_OPEN – 开运算（Opening operation）先腐蚀再膨胀 MORPH_CLOSE – 闭运算（Closing operation）先膨胀再腐蚀 MORPH_GRADIENT - 形态
OpenCV 基本操作 图像色彩模式转换图像阈值分割图形平缓的典型方法 均值滤波方框滤波高斯滤波中值滤波 图像色彩模式转换 st = cv2.cvtColor(src, code) st：返回处理后的图像； src：要处理的图像； code：转换图片的方式，该参数包含很多空颜色空间转换类型；常用标记举例： cv2.COLO
平滑滤波与边缘检测是图像处理中非常基础与重要的部分。平滑滤波器主要有均值滤波，中值滤波，高斯滤波与双边滤波等，边缘检测主要有Sobel算子，Laplace算子，Canny算子等。本文主要就高斯滤波与Sobel算子进行原理上的介绍，并用Python进行实现。 第一部分，高斯滤波 原理 高斯滤波是一种线性滤
问题描述： 将图片进行均值、中值、高斯滤波，高斯边缘检测，并在图片上添加中文文字。 一、算法思想 首先经过opencv的一系列操作，例如高斯模糊、均值模糊等操作后、用Imgcodecs.imwrite方法将图片写出到指定的位置。再利用java的图片添加文字的方法实现。再读取输出。 二、代码解
OpenCV GaussianBlur 结果不一致 TL;DR OpenCV高版本的GaussianBlur，某些条件下会用定点化计算替代浮点计算，导致跨版本的结果不一致： void GaussianBlurFixedPoint(const Mat& src, /*const*/ Mat& dst, const uint16_t/*ufixedpoint16*/* fkx, int fkx
/** @brief Blurs an image using a Gaussian filter. The function convolves the source image with the specified Gaussian kernel. In-place filtering is supported. @param src input image; the image can have any number of channels, which are processed independ
只是简单的使用方面的记录 sobel（）算子是图像处理中用于边缘检测的 opencv-python 中的函数形式为 def Sobel(src, ddepth, dx, dy, dst=None, ksize=None, scale=None, delta=None, borderType=None): src: 源图像ddepth: 目标图像的深度（ps:深度是啥 再说）,若为-1则与源图
解决参考： https://stackoverflow.com/questions/46260601/convert-image-from-cv-64f-to-cv-8u 环境 opencv4 python3.6 问题 今天在进行滤波的时候， 由于grayscale进行medianBlur需要转换成RGB图像， 然而， 我的grayscale是float类型的。 ffusion = cv.cvtColor((fusion).astyp
人眼怎么识别图像边缘? 比如有一幅图,图里面有一条线,左边很亮,右边很暗,那人眼就很容易识别这条线作为边缘.也就是像素的灰度值快速变化的地方. sobel算子 对于f(t),其导数f'(t)反映了每一处的变化趋势.在变化最快的位置其导数最大. sobel算子的思路就是模拟求一阶导数. sobel算
作者：Hohohong 链接：https://www.jianshu.com/p/8d2d93c4229b 來源：简书 图像卷积滤波与高斯模糊 1.1 图像卷积滤波 对于滤波来说，它可以说是图像处理最基本的方法，可以产生很多不同的效果。以下图来说 图中矩阵分别为二维原图像素矩阵，二维的图像滤波矩阵（也叫做卷积核，下面讲
简述 在进行腐蚀或膨胀操作时，碰到了这样一个问题：“OpenCV Error: Assertion failed (anchor.inside(Rect(0, 0, ksize.width, ksize.height))) in cv::normalizeAnchor, file C:/buildslave64/win64_amdocl/2_4_PackSlave-win32-vc10-shared/opencv/modules/imgproc/src/precom
