影象邊緣：找到畫素值差異比較大的地方
1. 對影象進行一階求導（即sobel)，最大變化處的絕對值最大值
2. 對影象進行二階求導（即laplance），最大變化處的值為零
1. sobel運算元
原理：權重的差異擴大了差異（當kernal覆蓋的區域的畫素值一樣時，kernel覆蓋的畫素卷積和為0（即錨點的值為0）；當差異很小時，卷積和很小；當差異很大時，卷積和絕對值很大。）
a. x 方向梯度（3行3列：[-1,0,1, -2,0,2, -1,0,1]），由於kernel的中間一列為0，豎直方向的差異沒有影響
mat kernel_x = (mat_(3, 3) << -1, 0, 1, -2,0,2,-1,0,1);
b. y 方向梯度（3行3列： [-1,-2,-1, 0,0,0, 1,2,1]）
mat kernel_y = (mat_(3, 3) << -1, -2, -1, 0,0,0, 1,2,1);
c. 獲取邊緣
x方向梯度和y方向梯度求平方，再開方（g=sqrt(x*x+y*y)，可用近似值：g=|x|+|y|加快運算速度）
d. 過濾，梯度大於閾值的保留
2. scharr運算元（[3,0,3, -10 ,0,10, -3,0,3]）
sobel的改進，更大的權重產生更大的差異
3. 拉普拉斯運算元（3行3列： [0,-1,0, -1,4,-1, 0,-1,0]）
原理：比較錨點和周圍點
mat kernel_y = (mat_(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 4, -1, 0, -1, 0);
4. robert運算元 [1,0,0,-1] ,[0,1,-1,0]
5. canny邊緣檢測
原理： a. 高斯模糊
b. 灰度影象
c. 計算梯度
d. 非最大訊號抑制
e. 高低閾值輸出影象（t1， t2為閾值，凡是高於t2的都保留，凡是小於t1都丟棄，從高於t2的畫素出發，凡是大於t1而且相互連線的，都保留。最終得到乙個輸出二值影象，推薦的高低閾值比值為 t2: t1 = 3:1/2:1其中t2為高閾值，t1為低閾值）
src：影象
dst：目標影象
ddepth：目標影象深度
dx：x方向差分階數（為1時表示獲取x方向梯度）
dy：y方向差分階數（為1時表示獲取y方向梯度）
ksize：運算元大小
scale：縮放
delta：可選增量（偏移量）
bordertype：邊界模式
void scharr( inputarray src, outputarray dst, int ddepth, int dx, int dy, double scale = 1, double delta = 0, int bordertype = border_default );
src：影象
dst：目標影象
ddepth：目標影象深度
dx：x方向差分階數（為1時表示獲取x方向梯度）
dy：y方向差分階數（為1時表示獲取y方向梯度）
ksize：運算元大小
scale：縮放
delta：可選增量（偏移量）
bordertype：邊界模式
void laplacian( inputarray src, outputarray dst, int ddepth, int ksize = 1, double scale = 1, double delta = 0, int bordertype = border_default );
src：影象
dst：目標影象
ddepth：目標影象深度
ksize：運算元大小
scale：縮放
delta：可選增量（偏移量）
bordertype：邊界模式
void canny( inputarray image, outputarray edges, double threshold1, double threshold2, int aperturesize = 3, bool gradient = false );
image：影象
edges：目標影象
threshold1：低閾值
threshold2：高閾值
aperturesize：運算元大小
l2gradient：是否歸一化
void convertscaleabs(inputarray src, outputarray dst, double alpha = 1, double beta = 0);
src：影象
dst：目標影象
alpha：比例縮放
beta：可選增量（偏移量）
OpenCV學習筆記（十三）邊緣檢測
邊緣檢測 邊緣檢測運算元有很多，sobel laplace prewitt canny marr hildresh。sobel運算元 sobel運算元是主要用於邊緣檢測的離散微分運算元，它結合了高斯平滑和微分求導，用於計算影象灰度函式的近似梯度。void sobel inputarray src,o...
Python opencv邊緣提取
題目描述 利用opencv或其他工具編寫程式實現影象的邊緣提取。實現過程 import cv2 import numpy as np imread 兩個引數 1 路徑。img cv2.imread r c users pc desktop test1.bmp cv2.imshow img img r...
邊界輪廓提取（邊緣提取）例項
邊緣提取，指數字影象處理中，對於輪廓的乙個處理。對於邊界處，灰度值變化比較劇烈的地方，就定義為邊緣。也就是拐點，拐點是指函式發生凹凸性變化的點。二階導數為零的地方。並不是一階導數，因為一階導數為零，表示是極值點。邊緣提取 邊緣檢測的基本思想首先是利用邊緣增強運算元，突出影象中的區域性邊緣，然後定義象...