1.【OpenCV 4开发详解】Sobel算子
2.Sobel算子核心公式
【OpenCV 4开发详解】Sobel算子
在“小白学视觉”微信公众号首发的算算求OpenCV 4开发详解文章中,作者小白分享了关于Sobel算子的求梯求深入解析。Sobel算子是度源一种基于离散微分技术的边缘检测工具,它结合了高斯平滑滤波,梯度挖矿源码java提升了对平缓边缘的算算求敏感度,边缘检测效果更显著。求梯求其工作原理包括:首先,度源对图像进行高斯平滑处理;然后,梯度进行x和y方向的算算求卷积操作,形成梯度图像;最后,求梯求通过阈值处理得到边缘信息。度源体育公司网站源码
OpenCV 4提供了Sobel()函数来实现边缘提取,梯度其用法类似于sepFilter2D(),算算求输入和输出图像及输出数据类型的求梯求选择至关重要。由于可能存在负梯度,度源建议选择CV_S或CV_F。黄金坑源码公式滤波器参数的选择与差分阶数有关,一般推荐ksize=3对应阶数1,ksize=5对应阶数2,ksize=7对应阶数3。除了这些,物理效果游戏 源码函数还涉及放缩因子、偏移量和填充方法,大部分情况下默认参数即可。
在代码清单5-中,展示了如何使用Sobel()函数提取图像的erp系统.net源码X和Y方向的1阶边缘,以及组合这两方向信息以获取全图边缘。成果可以通过图5-观察。小白的新书《OpenCV 4开发详解》预计在春节后由人民邮电出版社发行,对内容感兴趣的读者可以关注并支持作者。同时,关注者可以通过二维码(u.wechat.com/MJ-nVtXg...)加入学习交流群,共同探讨OpenCV 4技术。
Sobel算子核心公式
Sobel算子是一种用于边缘检测的图像处理工具,它基于两组3x3的矩阵,分别对应于图像的横向和纵向变化。这个过程通常被称为平面卷积,通过这种卷积操作,我们可以得到每个像素在不同方向上的亮度差分近似值。
假设原始图像为A,经过Sobel算子处理后的横向边缘检测图像为Gx,纵向边缘检测图像为Gy。计算每个像素的梯度大小,我们可以使用如下的公式:
梯度大小 = sqrt((Gx)^2 + (Gy)^2)
而要确定梯度的方向,进一步的计算公式为:
角度Θ = arctan(Gy / Gx)
如果计算得到的角度Θ为零,这意味着图像中的像素有纵向边缘,具体表现为该位置左侧的亮度低于右侧。这个特性使得Sobel算子在图像处理中常用于边缘检测和边缘方向的确定。