sobel算子的torch实现 / 张生荣

Pytorch 实现sobel算子的卷积操作详解

卷积在pytorch中有两种实现,一种是torch.nn.Conv2d(),一种是torch.nn.functional.conv2d(),这两种方式本质都是执行卷积操作,对输入的要求也是一样的,首先 ...

实现思路: 1,将传进来的图片矩阵用算子进行卷积求和(卷积和取绝对值) 2,用新的矩阵(与原图一样大小)去接收每次的卷积和的值 3,卷积图片所有的像素点后,把新的矩阵数据类型转化为uint8 注意: ...

目录一.Sobel算子二.Laplacian算子三.总结一.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.该算子用于计算图像明暗程度近似值,根据图 ...

目录一.Sobel算法 1.算法概述 2.主要函数二.C++代码三.python代码四.结果展示五.相关链接一.Sobel算法 1.算法概述 Sobel边缘检测算法比较简单,实际应用中效率 ...

目录一.Scharr算子二.Cann算子三.LOG算子四.总结一.Scharr算子由于Sobel算子在计算相对较小的核的时候,其近似计算导数的精度比较低,比如一个3×3的Sobel算子,当 ...

目录 1.Sobel算子 2.Scharr算子 3.laplacian算子本文是OpenCV图像视觉入门之路的第12篇文章,本文详细的介绍了图像梯度算子的各种操作,例如:Sobel算子Scharr算 ...

目录一.问题背景二.Canny 算法 (一).高斯平滑 (二)Sobel算子计算梯度 (三)非极大化抑制 (四)滞后边缘跟踪一.问题背景纸面上有一枚一元钱的银币,你能在 Canny 和 Hou ...

前言上一篇文章,我们讲解了图像处理中的膨胀和腐蚀函数,这篇文章将做边缘梯度计算函数. 图像的边缘图像的边缘从数学上是如何表示的呢? 图像的边缘上,邻近的像素值应当显著地改变了.而在数学上,导数是表 ...

本文为大家分享了Opencv轻松检测出图片中条形码的步骤,供大家参考,具体内容如下 1. 原图像大小调整,提高运算效率 2. 转化为灰度图 3. 高斯平滑滤波 4.求得水平和垂直方向灰度图像的梯度差, ...

在opencv中scharr滤波器是配合sobel算子的运算而存在的.当sobel内核为3时,结果可能会产生比较明显的误差,针对这一问题,Opencv提供了scharr函数.该函数只针对大小为3的核, ...

C#编写的简单数字图像处理程序,数字图像处理的平时成绩和编程作业竟然占50%,那就把最近做的事写个札记吧. 先放个最终做成提交的效果看看: 1.直方图均衡化 2.算子锐化 3.空域增强一.要达到的目 ...

鉴于即将启程旅行,先上传篇简单的图像检索介绍,与各位一起学习opencv的同学共勉一.特征检测图片的特征主要分为角点,斑点,边,脊向等,都是常用特征检测算法所检测到的图像特征· 1.Harris角 ...

某天回家之时,听到有个朋友说起他正在做一个车牌识别的项目于是对其定位车牌的位置算法颇有兴趣,今日有空得以研究,事实上车牌识别算是比较成熟的技术了, 这里我只是简单实现. 我的思路为: 对图片进行一些 ...

如下所示: 运行环境:python3.6.4 opencv3.4.0 # -*- coding:utf-8 -*- """ Note: 使用Python和OpenCV检测 ...

分水岭分割方法(Watershed Segmentation),是一种基于拓扑理论的数学形态学的分割方法,其基本思想是把图像看作是测地学上的拓扑地貌,图像中每一点像素的灰度值表示该点的海拔高度,每一个 ...

霍夫变换(Hough Transform)的主要思想: 一条直线在平面直角坐标系(x-y)中可以用y=ax+b式表示,对于直线上一个确定的点(x0,y0),总符合y0-ax0=b,而它可以表示为参数平 ...

介绍硕士阶段的毕设是关于昆虫图像分类的,代码写到一半,上周五导师又给我新的昆虫图片数据集了,新图片中很多图片很大,但是图片中的昆虫却很小,所以我就想着先处理一下图片,把图片中的昆虫裁剪下来,这样除去 ...

本篇文章主要基于python语言和OpenCV库(cv2)进行车牌区域识别和字符分割,开篇之前针对在python中安装opencv的环境这里不做介绍,可以自行安装配置! 车牌号检测需要大致分为四个部分 ...

本文实例讲述了Python实现使用卷积提取图片轮廓功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 一.实例描述将彩色的图片生成带边缘化信息的图片. 本例中先载入一个图片,然后使用一个"3通道输入, ...

canny算子实现使用track bar 调整canny算子参数,提取到合适的图像边缘. #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hp ...