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opencv计算边缘梯度-opencv边缘提取函数

边缘计算 2天前 5

文章阐述了关于opencv计算边缘梯度，以及opencv边缘提取函数的信息，欢迎批评指正。

文章信息一览：

1、OPENCV中的Sobel函数
2、CV学习笔记(十三):图像梯度
3、canny算法OpenCV中的Canny函数
4、安装opencv库,实现sobel,canny边缘检测,Susan和HarrIs角点检测。以...
5、OpenCV的使用——Canny边缘检测
6、opencv边缘检测(1)canny

OPENCV中的Sobel函数

1、在OpenCV中，Sobel函数原型如下：void Sobel（InputArray src， OutputArray dst， int ddepth， int xorder， int yorder， int ksize=3， double scale=1， double delta=0， int borderType=BORDER_DEFAULT ）；应用时，需要注意对负权重值取绝对值以避免导数被错误地归零。

2、Sobel算子作为边缘检测的重要工具，通过结合离散微分和高斯平滑，能更有效地识别平缓区域的边缘，其核心步骤包括图像滤波、计算梯度和结果处理。OpenCV 4的Sobel（）函数提供了直接应用的便利，但需要注意输出数据类型的选择，以保证边缘信息的准确性。

（图片来源网络，侵删）

3、OpenCV 4提供了Sobel（）函数来实现边缘提取，其用法类似于sepFilter2D（），输入和输出图像及输出数据类型的选择至关重要。由于可能存在负梯度，建议选择CV_16S或CV_32F。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。

4、Sobel算子是一种常用的微分算子，用于检测图像边缘。OpenCV提供了相应的接口进行调用。参数说明如下： dst：用于存储处理结果的输出图像。 src：需要处理的原始图像。 ddepth：目标图像的深度，该参数决定了输出图像的颜色空间，如默认值小于0则取0，大于255则取255。

5、其中，I_x 和 I_y 分别表示图像在x和y方向的导数，可以通过cvSobel（）函数计算得到。根据公式R来判断区域类型：平面区域、边缘或角点。R值小于0为边缘，两个导数都小时为平面区域，而当两个导数都较大，且R值大于阈值时，为角点。

（图片来源网络，侵删）

6、一个基本的使用示例如下：使用OpenCV Sobel函数进行边缘检测（示例）：src = ... # 输入图像 dst = cvSobel（src， ddepth， dx， dy， ksize=ksize， scale=scale， delta=delta， borderType=borderType）结果显示了处理后的边缘信息。以上就是Sobel算子在边缘检测中的作用和在实际应用中的简单操作。

CV学习笔记(十三):图像梯度

1、可以使用导数（梯度），衡量图像灰度的变化率，因为图像就是函数。正因如此，我们引入的图像梯度可以把图像看成二维离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导。

2、CV知识点汇总与解析 | optimizer和学习率篇：常见优化器 SGD：实际上这里的描述有误，SGD本身即代表随机梯度下降，它每次处理一个样本计算梯度并更新参数，速度较快但可能不稳定。而Batch Gradient Descent才是使用整个训练集计算梯度并更新参数的方法。

3、训练深度神经网络的时候经常会面临梯度消失的问题，然而CPM的架构设计却能够很好的解决这个问题。每一个阶段PM都会被重复训练去预测每一个关键点的置信图。

4、方向梯度直方图HOG（Histogram of Oriented Gradients）是一种常用的局部纹理特征描述方法。它通过计算图像局部区域方向梯度直方图来构建特征。首先，将整幅图像划分为相等大小的Cell（例如20pixel*20pixel的小区域），计算每个Cell的梯度方向直方图。

5、传统图像处理方法如SIFT、HOG在特征提取与目标检测中发挥了重要作用。然而，随着深度学习的兴起，基于卷积神经网络的目标检测与识别技术已逐渐取代传统方法，成为主流。线性代数在计算机视觉中扮演着重要角色，SVD（奇异值分解）在图像压缩、降噪、特征提取等方面具有广泛的应用。

canny算法OpenCV中的Canny函数

1、在OpenCV中，Canny算法是一种常用的边缘检测技术，通过函数cvCanny实现。这个函数的调用形式如下：cvCanny（const CvArr* image， CvArr* edges， double threshold1， double threshold2， int aperture_size = 3）；参数说明如下：image：输入的图像，是边缘检测的基础数据。

2、OpenCV函数cv：Canny实现Canny边缘检测器。Canny算法追求三个主要目标：低错误率，良好定位，最小响应。步骤如下：1）通过高斯滤波器过滤噪声。2）找到图像的强度梯度，进行卷积操作，计算梯度强度和方向，将方向四舍五入到四个可能的角度。3）应用非最大抑制，保留细线（候选边缘）。

3、解释如下：cvCanny函数是OpenCV库中用于边缘检测的函数，其基本工作原理是通过检测图像中的梯度变化来识别边缘。它包含以下几个关键参数：图像参数是必需的，且必须是灰度图像。这是因为彩色图像中的颜色信息在边缘检测过程中是不必要的，而灰度图像可以简化处理过程并提高计算效率。

安装opencv库,实现sobel,canny边缘检测,Susan和HarrIs角点检测。以...

安装opencv库并实现sobel、canny边缘检测以及Susan和Harris角点检测的方法，以及它们的优缺点比较如下：安装opencv库：推荐使用Anaconda环境进行安装，因其提供了方便的包管理与配置工具。在安装过程中，确保选择与Python版本兼容的opencv版本。完成安装后，通过运行简单的测试代码来验证环境配置是否成功。

比较这些方法的优缺点。Sobel边缘检测算法操作简单，但对噪声敏感。Canny算法在边缘检测上更为精确，但计算复杂度较高。Harris角点检测在定位关键点方面表现优异，但对参数敏感。总结而言，opencv库提供了丰富的图像处理工具，sobel、canny、Harris角点检测方法各有其应用场景。

本文介绍在《模式识别与图像分析》课程中完成的课后作业，内容涉及边缘检测和角点检测技术。作业要求使用openCV库实现sobel、canny、Susan和Harris算法，并进行比较分析。Sobel算法主要用于边缘检测，其优点在于计算简单，易于实现，但缺点是可能对噪声敏感，边缘检测不够精确。

OpenCV的使用——Canny边缘检测

Sobel边缘检测：实现方法：导入必要的库，读取图像，执行sobel操作以检测边缘。计算梯度幅度并展示结果。优点：基于图像的灰度变化，简单而有效。缺点：对噪声敏感。Canny边缘检测：实现方法：通过多阶段过程，如高斯滤波去除噪声、计算梯度、非极大值抑制和双阈值检测，最终准确地定位边缘。

在OpenCV中，Canny算法是一种常用的边缘检测技术，通过函数cvCanny实现。这个函数的调用形式如下：cvCanny（const CvArr* image， CvArr* edges， double threshold1， double threshold2， int aperture_size = 3）；参数说明如下：image：输入的图像，是边缘检测的基础数据。

opencv边缘检测(1)canny

1、Canny算法的关键步骤包括：高斯滤波、计算梯度、非最大值抑制，以及滞后阈值检测，其中阈值的选择需根据输入图像的内容进行调整。边缘检测在计算机视觉中有着广泛的应用，从图像分割、目标检测到机器学习中的特征提取，都是不可或缺的技术。

2、在OpenCV中，Canny算法是一种常用的边缘检测技术，通过函数cvCanny实现。这个函数的调用形式如下：cvCanny（const CvArr* image， CvArr* edges， double threshold1， double threshold2， int aperture_size = 3）；参数说明如下：image：输入的图像，是边缘检测的基础数据。

3、在Python深度学习公众号上，我们探讨了OpenCV中的Canny边缘检测技术，它是一种强大的图像处理工具。Canny边缘检测通过以下几个步骤实现高精度边缘识别：首先，去噪环节至关重要，它能确保边缘检测的准确性，通过滤除图像中的噪声干扰。接着，计算梯度的幅度和方向，这是确定边缘的关键步骤。

4、OpenCV函数cv：Canny实现Canny边缘检测器。Canny算法追求三个主要目标：低错误率，良好定位，最小响应。步骤如下：1）通过高斯滤波器过滤噪声。2）找到图像的强度梯度，进行卷积操作，计算梯度强度和方向，将方向四舍五入到四个可能的角度。3）应用非最大抑制，保留细线（候选边缘）。

5、Canny算子：一种多级边缘检测算法，通过高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制、双阈值检测和边缘细化等步骤实现边缘检测，具有较高的检测精度和鲁棒性。边缘检测的应用：广泛应用于目标识别、图像分割、特征提取和物体识别等任务。

6、Canny边缘检测算法分为四步实现。第一步，图像平滑，为减少噪声影响，使用高斯滤波器对图像进行平滑处理。第二步，求取图像梯度。对平滑后的图像应用Sobel算子计算水平和竖直方向梯度，进而计算每个像素的梯度大小与方向。梯度方向通常垂直于边缘。第三步，非极大值抑制。

关于opencv计算边缘梯度，以及opencv边缘提取函数的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。