python-opencv-图像边缘检测Sobel算子

边缘是图像最基本的特征,其在计算机视觉.图像分析等应用中起着重要的作用,这是因为图像的边缘包含了用于识别的有用信息,是图像分析和模式识别的主要特征提取手段. 1.何为“图像边缘”? 在图像中,“边缘”指的是临界的意思.一幅图像的“临界”表示为图像上亮度显著变化的地方,边缘指的是一个区域的结束,也是另一个区域的开始.“边缘点”指的是图像中具有坐标[x,y],且处在强度显著变化的位置上的点. 2.如何表示边缘检测? 在数学上,用导数来表示改变的快慢.基于此,有许多方法用于边缘检测,他们绝大部分可以划

一.函数简介 1.laplacian算子 函数原型:Laplacian(src, ddepth, dst=None, ksize=None, scale=None, delta=None, borderType=None) src:图像矩阵 ddepth:深度类型 2.Sobel算子 函数原型:Sobel(src, ddepth, dx, dy, dst=None, ksize=None, scale=None, delta=None, borderType=None) src:图像矩阵 dde

一 python 生成随机字符串序列+ 写入到图片上 from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont import numpy as np import random import string import cv2 # 生成随机字符串 for i in range(1,10000): strnum = random.randint(2,10) ran_str = "".join(random.sample(string.ascii_letters

######################################################### 学习函数 cv2.threshold, cv2.adaptiveThreshold等等 简单阈值: 原理很直接,如果像素值大于一个阈值,那么久将它赋值一个数,否则赋值成另外一个数.函数使用cv2.threshold 第一参数是原图像,而且这个图像应该是一个灰度图像.第二个参数用来区分像素的阈值.第三个参数是像素值大于阈值时的上限.opencv提供了不同样式的阈值并且由第四个参数决定

按位运算 按位操作有:AND,OR,NOT,XOR 等.当我们提取图像的 一部分,选择非矩形 ROI 时这些操作会很有用,常用于Logo 投射. 本节操作思路:通过 threshold 函数将图片 固定阈值二值化,定义:图像的二值化,就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果.一幅图像包括目标物体.背景还有噪声,要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体,常用的方法就是设定一个阈值T,用T将图像的数据分成两部分:大于T的像素群和小于T的像素群.这

输入图像为添加椒盐噪声的图像 img=cv2.imread('noise.jpg') img=PepperandSalt(img,0.2) # 均值滤波 img_mean = cv2.blur(img, (5,5)) # 高斯滤波 img_Guassian = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0) # 中值滤波 img_median = cv2.medianBlur(img, 5) # 双边滤波 img_bilater = cv2.bilateralFilter(img,9

目录 一:边缘提取 1.对图像进行阈值分割并反色 2.边缘提取 二:图像滤波 1.读取原图 2.均值滤波 3.中值滤波 4.高斯滤波 5.高斯边缘检测 三:边缘检测算子 1.显示原图 2.对图像进行反色 3.对图像用sobel方法进行边缘检测 4.对图像用robert方法进行边缘检测 四:投影 1.显示原图 2.垂直方向投影 3.水平方向投影 五:车牌字符分割 1.读取原图 2.灰度转换 3.反色 4.阈值分割 5.投影 6.字符识别匹配分割 ??机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支.简单说

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纯粹阅读,请移步OpenCV使用Sobel滤波器实现图像边缘检测 效果图 源码 KqwOpenCVFeaturesDemo Sobel滤波器也叫Sobel算子,与Canny边缘检测一样,需要计算像素的灰度梯度,只不过是换用另一种方式. 使用Sobel算子计算边缘的步骤 将图像转为灰度图像 // 原图置灰 Imgproc.cvtColor(src, grayMat, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY); 计算水平方向灰度梯度的绝对值 Imgproc.Sobel(grayMat, gra