用Matlab实现的Prewitt边缘检测器提供了比内置函数更粗的边缘 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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Matlab图像处理（五）——图像边缘提取

几种边缘类型，可以通过下面的图片有个更清晰的认识。 ? Sobel算子在前面的关于图像滤波的讲解中，小白为大家介绍了sobel算子模板，但是没有讲解其具体作用。...sobel算子是一阶的梯度算子，也就是对信号求取一阶导数，对噪声具有平滑作用，提供较为精确的边缘方向信息，但是边缘定位精度不够高；但是该种方法比较简单，容易实现，也比较容易理解。...常用的sobel边缘提取模板 Roberts算子其实很多种算子都借鉴了sobel方法的思想，Roberts算子检测方法对具有陡峭的低噪声的图像处理效果较好，但是利用roberts算子提取边缘的结果是边缘比较粗...Matlab边缘提取 Matlab提供多种边缘检测方法，通过函数edge(image,'method')来实现图像的边缘提取，通过修改参数‘method’来实现不同滤波方法。...BW2=edge(I,'roberts');%用Roberts算子进行边缘检测 BW3=edge(I,'prewitt'); %用prewitt算子进行边缘检测 BW4=edge(I,'log');

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图像处理算法面试题

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1、常用边缘检测有哪些算子，各有什么特性？...该算子与Sobel算子类似，只是权值有所变化，但两者实现起来功能还是有差距的，据经验得知Sobel要比Prewitt更能准确检测图像边缘 Laplacian算子 Laplace算子是一种各向同性算子，二阶微分算子...所以在LoG公式中使用高斯函数的目的就是对图像进行平滑处理，使用Laplacian算子的目的是提供一幅用零交叉确定边缘位置的图像；图像的平滑处理减少了噪声的影响并且它的主要作用还是抵消由Laplacian...．这一点可以用二阶导数的零交叉点来实现．拉普拉斯函数用作二维二阶导数的近似，是因为它是一种无方向算子．为了避免检测出非显著边缘，应选择一阶导数大于某一阈值的零交叉点作为边缘点． 2、简述BP神经网络，AdBoost...在栈上分配：在执行函数时，函数内局部变量的存储单元都在栈上创建，函数执行结束时这些存储单元自动被释放。栈内存分配运算内置于处理器的指令集中，效率很高，但是分配的内存容量有限。

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基于MATLAB边缘检测算子的实现

基于MATLAB边缘检测算子的实现作者：lee神 1. 概述边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。...Prewitt算子是一种一阶微分算子的边缘检测，利用像素点上下、左右邻点的灰度差，在边缘处达到极值检测边缘，去掉部分伪边缘，对噪声具有平滑作用。...MATLAB实现方法一实验原图： ?...使用Matlab内部函数edge实现边缘检测算法： I=imread('lena.jpg');%提取图像 img=rgb2gray(I); [m,n]=size(img); BW1=edge(img,...'sobel'); %用Sobel算子进行边缘检测 BW2=edge(img,'roberts');%用Roberts算子进行边缘检测 BW3=edge(img,'prewitt'); %用Prewitt

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十七.图像锐化与边缘检测之Roberts、Prewitt、Sobel和Laplacian算子

常用来处理具有陡峭的低噪声图像，当图像边缘接近于正45度或负45度时，该算法处理效果更理想。其缺点是对边缘的定位不太准确，提取的边缘线条较粗。...算子 Prewitt是一种图像边缘检测的微分算子，其原理是利用特定区域内像素灰度值产生的差分实现边缘检测。...由于Prewitt算子采用33模板对区域内的像素值进行计算，而Robert算子的模板为22，故Prewitt算子的边缘检测结果在水平方向和垂直方向均比Robert算子更加明显。...通过Numpy定义模板，再调用OpenCV的filter2D()函数实现对图像的卷积运算，最终通过convertScaleAbs()和addWeighted()函数实现边缘提取，代码如下所示： # -*...对卷积运算的结果用适当的衰弱因子处理并加在原中心像素上，就可以实现图像的锐化处理。

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基于matlab的Canny算法的边缘检测（附源代码）

4、用双阈值处理和连接边缘。...这个步骤完成了孤立边缘的舍去和不完整边缘的一个连接，去除了假边缘，优化了真边缘。不得不说大佬说的就是对。经过上述步骤，Canny算法的边缘检测实现了以下目标： 1、低错误率。...给k设置个滑动条就非常有效果，看下边这个动图（滑动条mycanny为字写，对照函数是matlab自带），砍你算法名不虚传，一个打所有： Canny算法因为本身的边缘检测能力最强，所以可以通过控制边缘阈值达到其他模板算子的效果...（赢者通吃），甚至检测出的边缘更细，更加符合实际。...下边到了大家最开心的贴代码环节，两个函数myCanny.m（主体），traverse.m（第4步连接边缘递归用到的）。都好好写注释了的，有帮助记得双击么么哒。

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Task06 边缘检测

Canny检测器中的最优函数使用四个指数项的和来描述，它可以由高斯函数的一阶导数来近似。在目前常用的边缘检测方法中，Canny边缘检测算法是具有严格定义的，可以提供良好可靠检测的方法之一。...由于它具有满足边缘检测的三个标准和实现过程简单的优势，成为边缘检测最流行的算法之一。...1.高斯滤波边缘检测结果容易受到图像噪声的影响，图片中一些噪声会大大影像边缘检测。因此为了使图像平滑，可以用高斯滤波器内核与图像进行卷积。...非极大值抑制是一种边缘稀疏技术，非极大值抑制的作用在于“瘦”边。直观上地看，对第二步得到的图片，边缘由粗变细了。 4. 用双阈值算法检测和连接边缘一张图解释双阈值算法检测： ?...当弱边缘的周围8邻域有强边缘点存在时，就将该弱边缘点变成强边缘点，以此来实现对强边缘的补充。

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大神带你玩转matlab图像处理(二)

目前为止最通用的方法是检测亮度值的不连续性，用一阶和二阶导数检测的。...3.2 图像边缘检测matlab实现语法规则：B=edge(A,method) A:原图像，B:结果图像，method：边缘化方法算子的名称；算子：Sobel、log、...注意：代码中x=2:m-1;y=2:n-1;为设定的边缘检测显示图像的大小，因为x、y所取的点不能是最上、最下、最左和最右边的点，所以边缘检测的图像比原图的长宽各小2个单位，如下图红色区域代表边缘检测的图像大小...，自定义的边缘检测大小始终比原图像小。...具体可以根据变量看出，边缘检测的图像比原图像小。 ?

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数字图像处理之图像分割算法

Marr and Hildreth建议，使用1.6：1的标准差比率能够对LOG函数提供一个更接近的“工程”近似。...Canny边缘检测器是一种被广泛使用的算法，并被认为是边缘检测最优的算法 Canny边缘检测器算法基本步骤：平滑图像：通过使用合适的模糊半径执行高斯模糊来减少图像内的噪声。...，直到在连续的重复中，T的差异比预先设定的参数小为止； 6.使用函数im2bw分割图像：g = im2bw(f,T/den) 使用Otsu’s方法的最佳全局阈值处理对图像Image，记t为前景与背景的分割阈值...主要有梯度边缘信息和拉普拉斯边缘信息具体算法过程如下：用一种边缘查找方式计算图像的模板的值。通过百分比指定阈值。...由于计算的边缘模板值中有很多噪声，所以可以将计算值排序，并选择百分比相对高的值(大于百分下的值的阈值)作为阈值。根据指定的阈值，对第一步的图像边缘的值进行选择。

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【计算机视觉】数字图像处理基础知识题

三者的关系为： ② g_2(m,n) 代表图像中的哪些信息？ g_2(m,n) 代表了原图像中的二阶梯度信息。 ③ 由此得出图像锐化的实质是什么？...从三种图像上可以看出，使用Roberts算子进行边缘检测，检测出的结果较为稀疏，仅包含部分图像主题信息。 Prewitt算子先求平均，再求差分来计算梯度，也被称作平均差分法。...从三种图像上可以看出，使用Prewitt算子进行边缘检测，检测出的结果比Roberts算子的结果更加稠密一些，同时能够一定程度上抑制噪声的干扰。...从三种图像上可以看出，使用Sobel算子结果和使用Prewitt算子的结果近似，但其边缘模糊的程度要略低于Prewitt算子。...对于该图像，Roberts算子，Prewitt算子和Sobel算子都能较好地将图像主体边缘检测出来。Laplacian算子和Canny算子在此基础上能够检测出更多的细节信息。

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监控室值班人员脱岗睡岗识别算法 yolov7

YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。...这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。...OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。OpenCV-Python使用Numpy，这是一个高度优化的数据库操作库，具有MATLAB风格的语法。...OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。...相对于其他类型的工具，YOLOv7-E6 目标检测器（56 FPS V100，55.9% AP）比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS

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基于FPGA灰度图像的laplacian算子的实现

如果f是二阶可微的实函数，则f的拉普拉斯算子定义为： (1) f的拉普拉斯算子也是笛卡儿坐标系中的所有非混合二阶偏导数求和： (2) 作为一个二阶微分算子，拉普拉斯算子把C函数映射到C函数，对于k ≥...表达式(1)（或(2)）定义了一个算子Δ : C(R) → C(R)，或更一般地，定义了一个算子Δ : C(Ω) → C(Ω)，对于任何开集Ω。...，Laplacian 算子对噪声比较敏感，所以图像一般先经过平滑处理，因为平滑处理也是用模板进行的，所以，通常的分割算法都是把Laplacian 算子和平滑算子结合起来生成一个新的模板。...3 FPGA实现图1 FPGA基于串口传图实现laplacian算子边缘检测架构来实现边缘检测算法。...Mask2 推荐阅读：《FPGA图像处理之边缘检测算法的实现》

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图像处理常用算法—6个算子！！

这种判定是欠合理的，会造成边缘点的误判，因为许多噪声点的灰度值也很大，而且对于幅值较小的边缘点，其边缘反而丢失了。...水平和垂直梯度模板分别为：检测水平边缘横向模板：检测垂直边缘纵向模板：该算子与Sobel算子类似，只是权值有所变化，但两者实现起来功能还是有差距的，据经验得知Sobel要比Prewitt更能准确检测图像边缘...一个二维图像函数的拉普拉斯变换是各向同性的二阶导数，定义了更适合于数字图像处理，将拉式算子表示为离散形式：离散拉普拉斯算子的模板：其扩展模板：拉式算子用来改善因扩散效应的模糊特别有效，因为它符合降制模型...所以在LoG公式中使用高斯函数的目的就是对图像进行平滑处理，使用Laplacian算子的目的是提供一幅用零交叉确定边缘位置的图像；图像的平滑处理减少了噪声的影响并且它的主要作用还是抵消由Laplacian...6、Canny算子该算子功能比前面几种都要好，但是它实现起来较为麻烦，Canny算子是一个具有滤波，增强，检测的多阶段的优化算子，在进行处理前，Canny算子先利用高斯平滑滤波器来平滑图像以除去噪声，

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MATLAB-梯度Roberts算子、拉普拉斯算子、Sobel算子、Prewitt算子对图像进行锐化

边缘检测的分类 4. Roberts算子 5. sobel算子 6. Prewitt算子 7. 拉普拉斯算子 8. matlab代码实现 1....边缘检测的分类（1）一阶导数的边缘算子通过模板作为核与图像的每个像素点做卷积和运算，然后选取合适的阈值来提取图像的边缘。常见的有Roberts算子、Sobel算子和Prewitt算子。...由于采用间隔两行或两列的差分，边缘两侧的象素得到增强，锐化图像的边缘显得粗而亮。...对卷积运算的结果用适当的衰弱因子处理并加在原中心像素上，就可以实现图像的锐化处理。...8. matlab代码实现 clc;clear all; img = imread('C:\Users\lihuanyu\Desktop\opencv\image\lena256.bmp'); figure

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医学图像处理教程（五）——医学图像边缘检测算法

重要的是需要理解，高斯卷积核大小的选择将影响Canny检测器的性能。尺寸越大，检测器对噪声的敏感度越低，但是边缘检测的定位误差也将略有增加。一般5x5是一个比较不错选择。...边缘检测的算子（如Roberts，Prewitt，Sobel等）返回水平Gx和垂直Gy方向的一阶导数值，由此便可以确定像素点的梯度G和方向theta 。...（4）、在施加非极大值抑制之后，剩余的像素可以更准确地表示图像中的实际边缘。然而，仍然存在由于噪声和颜色变化引起的一些边缘像素。...为了解决这些杂散响应，必须用弱梯度值过滤边缘像素，并保留具有高梯度值的边缘像素，可以通过选择高低阈值来实现。...我们使用CannyEdgeDetectionImageFilter()函数提取图像的边缘。

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图像处理-图像滤波

它是一种保持边缘的非迭代平滑滤波方法。...中心像素的距离和灰度差值的增大，邻域像素的权系数逐渐减小优点：保持边缘性能良好，对低频信息滤波良好缺点：不能处理高频信息假设高斯函数表达式如下： W_ij=\frac{1}{K_i}e^-\frac...函数 Matlab滤波相关函数主要有imfilter()和fspecial()。...`0`补充 `symmetric`--镜像边界元素 `replicate`--重复边界像素 `circular`--周期性填充边界内容（2）尺寸项：处理图像前扩充了边界，比原图大一圈，此项输出图像大小...--高斯模板 laplacian--拉普拉斯模板 log--高斯-拉普拉斯模板 prewitt--prewitt水平边缘检测算子 sobel--Sobel水平边缘检测算子频域滤波可以用图像增强，首先把图像通过傅里叶变换将图像从空间域转换到频率域

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matlab GUI基础8

该函数绘制索引图像的直方图 [counts,x]=imhist()：该函数返回直方图的数据，通过stem(x,counts)可以绘制直方图 histeq()实现直方图的均衡化，该函数用于灰度图像和索引图像...：该函数对RGB图像进行对比度增强 ? 6.图像的插值插值是常用的数学运算，通常是利用曲线拟合的方法，通过离散的采样点建立一个连接函数来逼近真实的曲线，用这个重建的函数便可以求出任意位置的函数值。...在matlab中通过插值可以实现图像的缩放和旋转。 imresize()采用插值的方法来改变图像的大小 imrotate()进行图像的旋转。 ?...8.图像剪切函数imcrop()实现图像的剪切，获取图像的一部分（矩形区域） J=imcrop(I,[横坐标纵坐标长宽]); 9.图像的傅里叶变换通过函数fft2()计算图像的二维快速傅里叶变换...在matlab中，采用函数edge()来对图像的边缘进行检测。在进行边缘检测时，常用的算子有sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子、LOG算子和Canny算子等。 ?

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图像边缘检测新方向--量子算法

人脸识别、自动驾驶、各种无人服务，这些新兴技术都体现了机器视觉系统正确认知客观世界的重要性。边缘检测是图像处理中最基本却又最困难的一个问题，边缘检测更是实现图像分割、目标识别等图像技术的重要前提。...常用来处理具有陡峭的低噪声图像，当图像边缘接近于正 45 度或负 45 度时，该算法处理效果更理想。其缺点是对边缘的定位不太准确，提取的边缘线条较粗。...1.2.2 Prewitt 算子 Prewitt 算子是一种图像边缘检测的微分算子，其原理是利用特定区域内像素灰度值产生的差分实现边缘检测。...由于 Prewitt 算子采用 33 模板对区域内的像素值进行计算，而 Robert 算子的模板为 22，故 Prewitt 算子的边缘检测结果在水平方向和垂直方向均比 Robert 算子更加明显。...Prewitt 算子适合用来识别噪声较多、灰度渐变的图像。 1.2.3 Sobel 算子 Sobel 算子是一种用于边缘检测的离散微分算子，它结合了高斯平滑和微分求导。

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烟花厂人员作业释放静电行为检测算法

烟花厂人员作业释放静电行为检测算法选择YOLO框架模型的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接，从网络结构上看，与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别，最大的差异是输出层用线性函数做激活函数...所以粗略来说，YOLO的整个结构就是输入图片经过神经网络的变换得到一个输出的张量。近年来，实时目标检测器仍在针对不同的边缘设备进行开发。...这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，烟花厂人员作业释放静电行为检测算法在Python中编写代码比使用C / C++更容易。...OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。OpenCV-Python使用Numpy，这是一个高度优化的数据库操作库，具有MATLAB风格的语法。...这也使得与使用Numpy的其他库（如SciPy和Matplotlib）集成更容易。

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简单3步，轻松学会图象边缘检测

梯度的方向提供了边缘的趋势信息，因为梯度方向始终是垂直于边缘方向，梯度的模值大小提供了边缘的强度信息。在实际使用中，通常利用有限差分进行梯度近似。对于上面的公式，我们有如下的近似： ?...2.4 Sobel边缘检测算子比起Prewitt算子，Sobel也是用周围8个像素来估计中心像素的梯度，但是Sobel算子认为靠近中心像素的点应该给予更高的权重，所以Sobel算子把与中心像素4邻接的像素的权重设置为...Sobel进行边缘检测的实现可以参考我原来写的一篇博文：图像特征检测：sobel边缘检测，重要的是梯度图像计算后的阈值的确定与边缘的非极大值抑制算法，Roberts与Prewitt原理与sobel一致。...虽然上述使用二阶微分检测边缘的方法简单，但它的缺点是对噪声十分敏感，同时也没有能够提供边缘的方向信息。为了实现对噪声的抑制，Marr等提出了LOG的方法。...为了减少噪声对边缘的影响，首先图像要进行低通滤波，LOG采用了高斯函数作为低通滤波器。高斯函数为： ? 上面的公式中σ 决定了对图像的平滑程度。

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matlab实现图像预处理的很多方法

用MATLAB实现如下： I=imread('xian.bmp'); subplot(2,3,1); imshow(I); title('原始图像'); axis([50,250,50,200...%显示网格线 axis on; %显示坐标系 9.LOG算子检测边缘用MATLAB程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); subplot...用MATLAB程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); subplot(2,2,1); imshow(I); title('原始图像') I1=rgb2gray(I);...'); subplot(2,2,2); imshow(BW); title('prewitt算子边缘检测后图像'); axis([50,250,50,200]); grid on; ...自动阈值法：Otsu法用MATLAB实现Otsu算法： clc clear all I=imread('xian.bmp'); subplot(1,2,1),imshow(I); title

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