Prewitt和Sobel算子
在3*3模板中:我如下定义水平、垂直和两对角线方向的梯度:该定义下的算子称之为Prewitt算子:Sobel算子是在Prewitt算子的基础上改进的,在中心系数上使用一个权值2,相比较Prewitt算子,Sobel模板能够较好的抑制(平滑)噪声。计算公式为:Sobel算子:上述所有算子都是通过求一阶导数来计算梯度的,用于线的检测,...
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在3*3模板中:
我如下定义水平、垂直和两对角线方向的梯度:
该定义下的算子称之为Prewitt算子:
Sobel算子是在Prewitt算子的基础上改进的,在中心系数上使用一个权值2,相比较Prewitt算子,Sobel模板能够较好的抑制(平滑)噪声。
计算公式为:
Sobel算子:
上述所有算子都是通过求一阶导数来计算梯度的,用于线的检测,在图像处理中,通常用于边缘检测。在图像处理过程中,除了检测线,有时候也需要检测特殊点,这就需要用二阶导数进行检测。
Mat src = imread("test.png", IMREAD_GRAYSCALE);
imshow("src", src);
//X方向—Prewitt算子
Mat imgx;
Mat kernel_x = (Mat_<int>(3, 3) << -1, -1, -1, 0, 0, 0, 1, 1, 1);
filter2D(src, imgx, -1, kernel_x, Point(-1, -1), 0, 0);
imshow("x方向", imgx);
Mat imgy;
//Y方向—Prewitt算子
Mat kernel_y = (Mat_<int>(3, 3) << -1, 0, 1, -1, 0, 1, -1, 0, 1);
filter2D(src, imgy, -1, kernel_y, Point(-1, -1), 0, 0);
imshow("y方向", imgy);
waitKey();
参考:
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