sobel_amp
( image : edgeamplitude : filtertype, size : )
根據影象的一次導數計算影象的邊緣
close_edges
( edges, edgeimage : regionresult : minamplitude : )
close_edges_length
( edges, gradient : closededges : minamplitude, maxgaplength : )
使用邊緣高度影象關閉邊緣間隙。輸出的區域包含杯關閉的區域。（感覺是對邊緣的擴充）
derivate_gauss
( image : derivgauss : sigma, component : )
watersheds
( image : basins, watersheds : : )
從影象中提取風水嶺。
zero_crossing
( image : regioncrossing : : )
零交點（二次導數）
diff_of_gauss
( image : diffofgauss : sigma, sigfactor : )
近似日誌運算元( 拉普拉斯高斯) 。
laplace_of_gauss
( image : imagelaplace : sigma : )
拉普拉斯高斯
edges_color_sub_pix
( image : edges : filter, alpha, low, high : )精確的亞畫素邊緣提取（彩色影象）
edges_sub_pix
( image : edges : filter, alpha, low, high : ) 精確邊緣提取的亞畫素（灰度影象）
edges_color
( image : imaamp, imadir : filter, alpha, nms, low, high : ) 根據顏色進行邊緣提取
edges_image
( image : imaamp, imadir : filter, alpha, nms, low, high : ) 邊緣提取
skeleton
( region : skeleton : : ) 計算區域的框架 skeleton == region
frei_amp
( image : imageedgeamp : : )
frei-chen 模板進行邊緣檢測（振幅）
frei_dir
( image : imageedgeamp, imageedgedir : : )
frei-chen 模板進行邊緣檢測（振幅和方向）
nonmax_suppression_dir
( imgamp, imgdir : imageresult : mode : ) 使用方向影象 抑制所有的超過給定最大值的影象灰度值的點
gen_contours_skeleton_xld
( skeleton : contours : length, mode : ) 將系統框架轉換成 xld 輪廓
laplace
( image : imagelaplace : resulttype, masksize, filtermask : ) 使用有限差分計算拉普拉斯變換
info_edges
( : : filter, mode, alpha : size, coeffs ) 估計濾波器的寬度
kirsch_dir
( image : imageedgeamp, imageedgedir : : ) 使用 kirsch 運算元計算出邊緣（振幅和方向）
prewitt_amp
( image : imageedgeamp : : ) 使用 prewitt 運算元計算出邊緣（振幅）
kirsch_amp
( image : imageedgeamp : : ) 使用 kirsch 運算元計算出邊緣（振幅）
highpass_image
( image : highpass : width, height : ) 從高頻成分提取的影象。
sobel_amp
( image : edgeamplitude : filtertype, size : ) 使用 sobel運算元計算出邊緣（振幅）
robinson_amp
( image : imageedgeamp : : ) 使用 robinson 運算元計算出邊緣（振幅）
roberts
( image : imageroberts : filtertype : ) 使用 robert 運算元計算邊緣
邊緣檢測運算元
看了很多邊緣檢測的文章，有些不夠詳細，有些不算綜合，所以打算總結一下！以下內容均為個人理解，如有問題，望指正！首先，我想要解釋一下什麼是邊緣。通俗地講，灰度值變化劇烈的地方就是邊緣。那麼如何判斷灰度值變化？如何度量 劇烈 各類演算法給出了自己的規範或者說是原則。所以，各類運算元就跳出來了。由於各類運...
邊緣檢測運算元
1.sobel運算元 索貝爾 主要思想是 利用影象畫素點的上下左右的畫素點進行加權差，邊緣的差值會較大，從而得到對應的邊緣。它是一種差分性運算元，包含3 3的橫向，縱向模板，分別對影象進行卷積，得到橫座標，縱座標的亮度差分值。計算出影象亮度函式的梯度近似值。它是一種基於一階導數的邊緣運算元。優點是能...
Robert邊緣檢測運算元
robert運算元是一種利用區域性差分運算元尋找邊緣的運算元，它實際也是一種梯度處理法，只是它用的運算元與上篇梯度法的運算元不一樣。上篇是標準差分運算元，而rboert用的是對角線差分。讀取影象 img cv2.imread lena512color.tiff 灰度化處理影象 grayimage c...