- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏一些有趣的Python案例
常见边缘检测对比（Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Laplacian算子、Canny算子）
目录 方法对比 公式对比 优点对比 缺点对比 常用场景对比 边缘检测结果对比 ---- 方法对比 算子：基于一阶导数的方法 算子：基于一阶导数的方法 算子：基于一阶导数的方法 算子 ：基于二阶导数的方法 算子：非微分边缘检测算子 公式对比 算子： ， 算子： ， 算子： ， 算子： 领域： ； 邻域： 算子：实现步骤：1. 对噪声有抑制作用，抑制噪声的原理是通过像素平均 算子： 算子要比 算子更能准确检测图像边缘 边缘定位较准确，常用于噪声较多，灰度渐变的图像 提取边缘的结果是边缘比较粗 边缘定位不是很准确 算子：像素平均相当于对图像的低通滤波，所以 算子对边缘的定位不如 算子 算子 算子：易使高频边缘被平滑掉，从而造成边缘丢失 常用场景对比 算子：常用于垂直边缘明显或具有陡峭的低噪声的图像的边缘检测任务 算子：常用于噪声较多、灰度渐变的图像的边缘检测任务
4.8K21编辑于 2022-01-10 - 来自专栏全栈程序员必看
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
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。 （2）二阶导数的边缘算子 依据于二阶导数过零点，常见的有Laplacian 算子，此类算子对噪声敏感。 （3）其他边缘算子 前面两类均是通过微分算子来检测图像边缘，还有一种就是Canny算子，其是在满足一定约束条件下推导出来的边缘检测最优化算子。 4. 拉普拉斯算子 基本思想：拉普拉斯(Laplacian) 算子是 n 维欧几里德空间中的一个二阶微分算子。
2.6K40编辑于 2022-11-15 - 来自专栏全栈程序员必看
十七.图像锐化与边缘检测之Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子和Laplacian算子
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别 本文分别采用Laplacian算子、Robert算子、Prewitt算子和Sobel算子进行图像锐化边缘处理实验。本文主要讲解灰度线性变换，基础性知识希望对您有所帮助。 文章目录 一.Roberts算子 二.Prewitt算子 三.Sobel算子 四.Laplacian算子 五.总结代码 该系列在github所有源代码： 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人
74460编辑于 2022-11-17 - 来自专栏图像处理与模式识别研究所
Canny算子
o=cv2.imread("C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)#原始图像 r=cv2.Canny(o,32,128)#Canny算子 cv2.imshow("original",o) cv2.imshow("result",r) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法：Canny算子是一种使用多级边缘检测算法检测边缘的方法 首先读取图像 进行高斯滤波去噪 计算梯度的幅度与方向 对梯度幅值进行非极大值抑制 确定检测边缘 Canny算子通过边缘差分算子（如Rober，Prewitt，Sobel）计算差分的水平方向的Gx和垂直方向的 threshold2[, apertureSize[, L2gradient]]) image表示输入图像 threshold1表示第一个阈值 threshold2表示第二个阈值 apertureSize表示Sobel算子孔径的大小
61920编辑于 2022-05-28 - 来自专栏图像处理与模式识别研究所
Sobel算子
imshow("xy",Sobelxy) cv2.imshow("xy11",Sobelxy11) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法：Sobel算子是离散的微分算子 Sobel核的大小 scale表示计算导数值所采用的缩放因子，默认值是1 delta表示加在输出图像的值，默认值是0 borderType表示边界样式 注意：ksize的值为-1时表示使用Scharr算子运算
46110编辑于 2022-05-28 - 来自专栏图像处理与模式识别研究所
Scharr算子
cv2.imshow("x",Scharrx) cv2.imshow("y",Scharry) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法：Scharr算子和 Sobel算子具有同样速度且精度更高。 当Sobel核结构不大时，精度不高，而Scharr算子具有更高的精度，Scharr算子是Sobel算子的改进。 表示计算导数值所采用的缩放因子，默认值是1 delta表示加在输出图像的值，默认值是0 borderType表示边界样式 注意：在cv2.Sobel()中，ksize的值为-1时表示使用Scharr算子运算
59320编辑于 2022-05-28 - 来自专栏Python和安全那些事
十八.图像锐化与边缘检测之Scharr算子、Canny算子和LOG算子
前文分别采用Laplacian算子、Robert算子、Prewitt算子和Sobel算子进行图像锐化边缘处理实验，本文将继续讲解Scharr算子、Canny算子和LOG算子。 - https://blog.csdn.net/eastmount ---- 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3x3的Sobel算子 Scharr算子同Sobel算子的速度一样快，但是准确率更高，尤其是计算较小核的情景，所以利用3x3滤波器实现图像边缘提取更推荐使用Scharr算子。 Scharr算子又称为Scharr滤波器，也是计算x或y方向上的图像差分，在OpenCV中主要是配合Sobel算子的运算而存在的，其滤波器的滤波系数如下： Scharr算子的函数原型如下所示，和Sobel 常见的LOG算子是5*5模板，如下所示： 由于LOG算子到中心的距离与位置加权系数的关系曲线像墨西哥草帽的剖面，所以LOG算子也叫墨西哥草帽滤波器，如图所示。
1.6K31编辑于 2023-09-01 - 来自专栏图像处理与模式识别研究所
Laplacian算子
Users/xpp/Desktop/Lena.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)#原始图像 Laplacian=cv2.Laplacian(o,cv2.CV_64F)#Laplacian算子 original",o) cv2.imshow("Laplacian",Laplacian) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法：Laplacian（拉普拉斯）算子是二阶导数算子 通常情况下，Laplacian算子的系数之和为零。 P5lap=(P2+P4+P6+P8)-4xP5 Sobel算子=|左-右|/|下-上| Scharr算子=|左-右|/|下-上| Laplacian算子=|左-右|+|左-右|+|下-上|+|下- 核的大小 scale表示计算Laplacian值所采用的缩放因子，默认值是1，可选参数 delta表示加到输出图像的值，默认值是0，可选参数 borderType表示边界样式 注意：Laplacian算子类似二阶
60010编辑于 2022-05-28 - 来自专栏积累沉淀
Spark 算子
RDD算子分类，大致可以分为两类，即： Transformation：转换算子，这类转换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。 Action：行动算子，这类算子会触发SparkContext提交Job作业。 一：Transformation：转换算子 1.map map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。 二：Action：行动算子 1.foreach： foreach对RDD中的每个元素都应用f函数操作，不返回 RDD 和 Array， 而是返回Uint。
1.2K50发布于 2018-01-11 - 来自专栏小石头
spark算子
1）Value数据类型的Transformation算子 一、输入分区与输出分区一对一型 1、map算子 2、flatMap算子 3、mapPartitions算子 4、glom算子 二、输入分区与输出分区多对一型 5、union算子 6、cartesian算子 三、输入分区与输出分区多对多型 7、grouBy算子 四、输出分区为输入分区子集型 8、filter算子 9、distinct算子 10、subtract 算子 11、sample算子 12、takeSample算子 五、Cache型 13、cache算子 14、persist算子 2）Key-Value数据类型的Transfromation算子 一、输入分区与输出分区一对一 聚集 19、Cogroup算子 三、连接 20、join算子 21、leftOutJoin和 rightOutJoin算子 3）Action算子 一、无输出 22、foreach算子 二、HDFS 23 算子 28、lookup算子 29、count算子 30、top算子 31、reduce算子 32、fold算子 33、aggregate算子 1.
73020编辑于 2022-11-10 - 来自专栏LhWorld哥陪你聊算法
【Spark篇】---SparkStreaming中算子中OutPutOperator类算子
一、前述 SparkStreaming中的算子分为两类，一类是Transformation类算子，一类是OutPutOperator类算子。 Transformation类算子updateStateByKey，reduceByKeyAndWindow，transform OutPutOperator类算子print，foreachRDD，saveAsTextFile a.mapnode:hover {text-decoration: none; color: black; background: #eeeee0; } --> 本文讲解OutPutOperator类算子 background: #eeeee0; } -- --> 二、具体 1、foreachRDD 可以拿到DStream中的一个个的RDD，对拿到的RDD可以使用Transformation类算子对数据进行转换 ，foreachRDD方法内，拿到的RDD Transformation类算子外的代码是在Driver端执行
69520发布于 2018-09-13 - 来自专栏LhWorld哥陪你聊算法
Spark算子篇 --Spark算子之combineByKey详解
第二个函数：一开始a是初始值，b是分组内的元素值，比如A[1_],因为没有b值所以不能调用combine函数，第二组因为函数内元素值是[2_,3]调用combine函数后为2_@3，以此类推
94420发布于 2018-09-13 - 来自专栏LhWorld哥陪你聊算法
Spark算子篇 --Spark算子之aggregateByKey详解
def combFunc(a,b): print "combFunc:%s,%s" %(a ,b) return a + b #累加起来 ''' aggregateByKey这个算子内部肯定有分组
2.4K30发布于 2018-09-13 - 来自专栏最新最全的大数据技术体系
必须掌握的4个RDD算子之flatMap算子
第三个flatMap：从元素到集合、再从集合到元素 flatMap 其实和 map 与 mapPartitions 算子类似，在功能上，与 map 和 mapPartitions 一样，flatMap 回顾 map 与 mapPartitions 这两个算子，我们会发现，转换前后 RDD 的元素类型，与映射函数 f 的类型是一致的。
2.2K10编辑于 2021-12-07 - 来自专栏CSDN博客专家-小蓝枣的博客
OpenCV 入门教程： Sobel算子和Scharr算子
OpenCV 入门教程： Sobel 算子和 Scharr 算子 导语 在图像处理和计算机视觉领域，边缘检测是一项重要的任务。 Sobel 算子和 Scharr 算子是两种常用的边缘检测算子，用于检测图像中的边缘信息。 OpenCV 提供了这两种算子的实现函数，使得边缘检测更加简单和高效。 ❤️ ❤️ ❤️ 一、Sobel 算子 Sobel 算子是一种经典的边缘检测算子，通过计算像素邻域内的梯度值来检测边缘。 二、Scharr 算子 Scharr 算子是 Sobel 算子的改进版，具有更好的边缘检测效果。 三、示例应用 现在，我们来看一些常见的示例应用，演示 Sobel 算子和 Scharr 算子的边缘检测操作： 3.1 图像边缘检测 使用 Sobel 算子或 Scharr 算子，可以检测图像中的边缘信息
1.2K30编辑于 2023-07-10 - 来自专栏vincent随笔
Spark算子总结
Spark算子总结 spark 算子分为两类：transformation和Action 1.常用spark action val rdd1 = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5
1.1K30发布于 2021-08-18 - 来自专栏大数据共享
Action行动算子
前言 在spark中，有两种算子，Transformation转换算子和 Action行动算子。 Transformation转换算子在整个job任务中，都是一个懒加载，只有真正执行了 Action行动算子的时候，整个job任务才会得到正在的运行。 可以把Transformation转换算子理解成工厂中的流水线， Action行动算子相当于总闸，只有拉下总闸，整条流水线便开始了运行。 行动算子有哪些？ 一般在使用过滤算子或者一些能返回少量数据集的算子后 案例演示：编写worldCount程序，使用collect收集结果 @Test def collect(): Unit ={ // 创建 可以看看我之前写的数据读取与保存，里面有简书sava相关算子的操作或用法。
1.2K20编辑于 2022-05-09 - 来自专栏全栈程序员必看
Sobel 算子结构
Sobel 算子是一种典型的用于边缘检测的线性滤波器，它基于两个简单的 3×3 内核，内核结构如下所示。 如果把图像看作二维函数，那么 Sobel 算子就是图像在垂直和水平方向变化的速度。 Sobel 算子在水平和垂直方向计算像素值的差分，得到图像梯度的近似值。它在像素周围的一定范围内进行运算，以减少噪声带来的影响。cv::Sobel 函数使用 Sobel 内核来计算图像的卷积。
37420编辑于 2022-09-14 - 来自专栏最新最全的大数据技术体系
必须掌握的4个RDD算子之map算子
以元素为粒度的数据转换 我们先来说说 map 算子的用法：给定映射函数 f，map(f) 以元素为粒度对 RDD 做数据转换。 [String] = _ val kvRDD: RDD[(String, Int)] = cleanWordRDD.map(word => (word, 1)) 在上面的代码实现中，传递给 map 算子的形参 在做 RDD 数据转换的时候，我们只需把函数 f 传递给 map 算子即可。 不管 f 是匿名函数，还是带名函数，map 算子的转换逻辑都是一样的，你不妨把以上两种实现方式分别敲入到 spark-shell，去验证执行结果的一致性。 到这里为止，我们就掌握了 map 算子的基本用法。现在你就可以定义任意复杂的映射函数 f，然后在 RDD 之上通过调用 map(f) 去翻着花样地做各种各样的数据转换。
77530编辑于 2021-12-07 - 来自专栏最新最全的大数据技术体系
必须掌握的4个RDD算子之filter算子
第四个filter：过滤 RDD 在今天的最后，我们再来学习一下，与 map 一样常用的算子：filter。filter，顾名思义，这个算子的作用，是对 RDD 进行过滤。 就像是 map 算子依赖其映射函数一样，filter 算子也需要借助一个判定函数 f，才能实现对 RDD 的过滤转换。所谓判定函数，它指的是类型为（RDD 元素类型） => （Boolean）的函数。 老规矩，我们还是结合示例来讲解 filter 算子与判定函数 f。 最后，我们学习了 filter 算子，filter 算子的用法与 map 很像，它需要借助判定函数 f 来完成对 RDD 的数据过滤。 虽然今天我们只学了 4 个算子，但这 4 个算子在日常开发中的出现频率非常之高。掌握了这几个简单的 RDD 算子，你几乎可以应对 RDD 中 90% 的数据转换场景。
1.8K30编辑于 2021-12-07
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号