sobel算子基本原理
sobel算子原理与实现
sobel算⼦原理与实现简介 sobel算⼦是图像边缘检测的最重要的算⼦之⼀，在机器学习，数字媒体、计算机视觉等领域起着重要作⽤。
本⽂主要介绍sobel算⼦的计算过程。
python实现过程和python中相关函数的介绍。
⽅便读者实际中使⽤。
原理 边缘是指在图像上像素灰度变化最显著的地⽅，边缘检测算⼦则利⽤图像边缘灰度的突变来检测边缘。
Sobel算⼦包含两组3X3的滤波器，分别对⽔平和垂直⽅向上的边缘敏感。
让两个⽅向模板分别沿着X轴、Y轴与图像做卷积，⽅向是从上到下和从左到右。
将模板的中⼼和图像上的某个像素重合，并将该像素周围的点与模板上的系数相乘，如（3）和（4）所⽰，其中G(x)和G(y)分别表⽰横向及纵向边缘检测的图像梯度值。
G(X) = （X3 + 2X6 + X9）-(X1 + 2X4 + X7)G(Y) = (X1 +2X2 +X3) - (X7 + 2X8 + X9) 图像上每个像素点的横向及纵向梯度值通过如下公式结合，来计算该点梯度值G的⼤⼩：G = √G x2+G y2为了减少运算时间，提⾼运算效率，可以使⽤绝对值求和近似的⽅法代替开平⽅： G = ¦G x¦ + ¦G y ¦ 最后选取合适的阈值，将像素点的灰度值与阈值进⾏⽐较，若⼤于阈值，则改点为图像的边缘点。
由于Sobel算⼦对于像素的位置影响做了加权，可以降低边缘模糊程度，与Prewitt算⼦，Roberts相⽐效果更好。
python实现 sobel算⼦在python中的实现有两种途径：opencv和skimage。
全部代码如下：from skimage import data,filters,img_as_ubyteimport matplotlib.pyplot as pltimport cv2# 图像读取img = data.camera()plt.imshow(img,plt.cm.gray)'''**********skimage*************'''# sobel边缘检测edges = filters.sobel(img)# 浮点型转成uint8型edges = img_as_ubyte(edges)# 显⽰图像plt.figure()plt.imshow(edges,plt.cm.gray)# sobel ⽔平⽅向边缘检测edgesh = filters.sobel_h(img)edgesh = img_as_ubyte(edgesh)plt.figure()plt.imshow(edgesh,plt.cm.gray)# sobel 竖直⽅向边缘检测edgesv = filters.sobel_v(img)edgesv = img_as_ubyte(edgesv)plt.figure()plt.imshow(edgesv,plt.cm.gray)'''**********opencv*************'''# sobel边缘检测edges = cv2.Sobel(img,cv2.CV_16S,1,1)# 浮点型转成uint8型edges = cv2.convertScaleAbs(edges)plt.figure()plt.imshow(edges,plt.cm.gray)# sobel ⽔平⽅向边缘检测edges = cv2.Sobel(img,cv2.CV_16S,1,0)edgesh = cv2.convertScaleAbs(edgesh)plt.figure()plt.imshow(edgesh,plt.cm.gray)# sobel 竖直⽅向边缘检测edges = cv2.Sobel(img,cv2.CV_16S,0,1) edgesv = cv2.convertScaleAbs(edgesv) plt.figure()plt.imshow(edgesv,plt.cm.gray)。
canny sobel算子
基于sobel 、canny 的边缘检测实现一．实验原理Sobel 的原理：索贝尔算子（Sobel operator ）是图像处理中的算子之一，主要用作边缘检测。
在技术上，它是一离散性差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度之近似值。
在图像的任何一点使用此算子，将会产生对应的梯度矢量或是其法矢量.该算子包含两组3x3的矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。
如果以A 代表原始图像，Gx 及Gy 分别代表经横向及纵向边缘检测的图像，其公式如下:101202*101x G A -+⎛⎫ ⎪=-+ ⎪ ⎪-+⎝⎭ 121000*121y G A +++⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪---⎝⎭图像的每一个像素的横向及纵向梯度近似值可用以下的公式结合，来计算梯度的大小。
在以上例子中，如果以上的角度Θ等于零，即代表图像该处拥有纵向边缘，左方较右方暗。
在边沿检测中，常用的一种模板是Sobel 算子。
Sobel 算子有两个，一个是检测水平边沿的 ；另一个是检测垂直平边沿的 。
与 和 相比，Sobel 算子对于象素的位置的影响做了加权，因此效果更好。
Sobel 算子另一种形式是各向同性Sobel(Isotropic Sobel)算子，也有两个，一个是检测水平边沿的 ，另一个是检测垂直平边沿的 。
各向同性Sobel 算子和普通Sobel 算子相比，它的位置加权系数更为准确，在检测不同方向的边沿时梯度的幅度一致。
由于建筑物图像的特殊性，我们可以发现，处理该类型图像轮廓时，并不需要对梯度方向进行运算，所以程序并没有给出各向同性Sobel 算子的处理方法。
由于Sobel 算子是滤波算子的形式，用于提取边缘，可以利用快速卷积函数， 简单有效，因此应用广泛。
美中不足的是，Sobel 算子并没有将图像的主体与背景严格地区分开来，换言之就是Sobel 算子没有基于图像灰度进行处理，由于Sobel 算子没有严格地模拟人的视觉生理特征，所以提取的图像轮廓有时并不能令人满意。
基于sobel和canny的边缘检测原理
基于sobel和canny的边缘检测原理
Sobel的原理：
Sobel 算子是图像处理中的算子之一，主要用作边缘检测。
它是一种离散性差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度之近似值。
在图像的任何一点使用此算子，将会产生对应的梯度矢量或是其法矢量.
该算子包含两组3x3的矩阵，分别为横向及纵向，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。
以I代表原始图像，Gx及Gy分别代表经横向及纵向边缘检测的图像，其公式如下:
由于Sobel算子是滤波算子的形式，用于提取边缘，可以利用快速卷积函数，简单有效，因此应用广泛。
但是Sobel算子并没有将图像的主体与背景严格地区分开来，换言之就是Sobel算子没有基于图像灰度进行处理，由于Sobel算子没有严格地模拟人的视觉生理特征，所以提取的图像轮廓有时并不能令人满意。
在观测一幅图像的时候，我们往往首先注意的是图像与背景不同的部分，正是这个部分将主体突出显示，基于该理论，我们给出了下面阈值化轮廓提取算法，该算法已在数学上证明当像素点满足正态分布时所求解是最优的。
Canny的原理：
1、图象边缘检测必须满足两个条件：其一必须有效地抑制噪声；其次必须尽量精确确
定边缘的位置。
2、根据对信噪比与定位乘积进行测度，得到最优化逼近算子。
这就是Canny边缘检测
算子。
3、类似于LoG边缘检测方法，属于先平滑后求导数的方法。
Canny边缘检测算法可以分为四个步骤：
1）用高斯滤波器平滑图象；
2）用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向；3）对梯度幅值进行非极大值抑制
4）用双阈值算法检测和连接边缘。
图像识别中的轮廓提取算法探索(七)
图像识别中的轮廓提取算法探索引言：图像识别技术如今已经广泛应用于各个领域，其关键之一就是图像中的轮廓提取算法。
轮廓提取的准确与否直接影响到图像识别的效果。
本文将探索图像识别中常用的轮廓提取算法，并对其原理和优缺点进行分析。
一、边缘检测算法边缘检测是图像处理中最基础的一步，是进行轮廓提取的前提。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Laplacian算子和Canny算子等。
1. Sobel算子Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测算法，其原理是通过计算每个像素点的梯度值来判断其是否为边缘点。
然后根据梯度值的大小确定边缘的强度，进而提取轮廓。
Sobel算子的优点是计算简单，对噪声鲁棒性强。
但其缺点也较为明显，容易产生边缘断裂的情况，并且对角线边缘检测效果较差。
2. Laplacian算子Laplacian算子是一种基于二阶导数的边缘检测算法，其原理是通过计算图像中每个像素点的二阶导数来判断其是否为边缘点。
Laplacian算子的优点是能够检测出边缘的交叉点，能够更精准地定位边缘。
但其缺点是对噪声比较敏感，容易产生误检。
3. Canny算子Canny算子是一种综合考虑多种因素的边缘检测算法，其原理是通过梯度计算、非极大值抑制和阈值处理来提取目标轮廓。
Canny算子的优点是能够提取清晰且连续的边缘，对噪声抑制效果好。
但其缺点是计算量较大，算法较为复杂。
二、区域生长算法区域生长算法是一种基于种子点的轮廓提取方法，其原理是在图像中选择若干个种子点，然后通过像素点之间的相似性判断来逐渐生长成为一个完整的区域。
区域生长算法的优点是能够提取出连续且相似的轮廓，适用于要求较高的图像识别任务。
但其缺点是对种子点的选择比较敏感，容易受到图像质量和噪声的影响。
三、边缘跟踪算法边缘跟踪算法是一种基于边缘连接的轮廓提取方法，其原理是通过追踪边缘点的连接关系，形成完整的轮廓。
边缘跟踪算法的优点是能够提取出精细的轮廓，并且对噪声抑制效果好。
Sobel边缘检测算子
经典边缘检测算子比较一各种经典边缘检测算子原理简介图像的边缘对人的视觉具有重要的意义，一般而言，当人们看一个有边缘的物体时，首先感觉到的便是边缘。
灰度或结构等信息的突变处称为边缘。
边缘是一个区域的结束，也是另一个区域的开始，利用该特征可以分割图像。
需要指出的是，检测出的边缘并不等同于实际目标的真实边缘。
由于图像数据时二维的，而实际物体是三维的，从三维到二维的投影必然会造成信息的丢失，再加上成像过程中的光照不均和噪声等因素的影响，使得有边缘的地方不一定能被检测出来，而检测出的边缘也不一定代表实际边缘。
图像的边缘有方向和幅度两个属性，沿边缘方向像素变化平缓，垂直于边缘方向像素变化剧烈。
边缘上的这种变化可以用微分算子检测出来，通常用一阶或两阶导数来检测边缘，如下图所以。
不同的是一阶导数认为最大值对应边缘位置，而二阶导数则以过零点对应边缘位置。
（a ）图像灰度变化（b ）一阶导数（c ）二阶导数基于一阶导数的边缘检测算子包括Roberts 算子、Sobel 算子、Prewitt 算子等，在算法实现过程中，通过22⨯（Roberts 算子）或者33⨯模板作为核与图像中的每个像素点做卷积和运算，然后选取合适的阈值以提取边缘。
拉普拉斯边缘检测算子是基于二阶导数的边缘检测算子，该算子对噪声敏感。
一种改进方式是先对图像进行平滑处理，然后再应用二阶导数的边缘检测算子，其代表是LOG 算子。
前边介绍的边缘检测算子法是基于微分方法的，其依据是图像的边缘对应一阶导数的极大值点和二阶导数的过零点。
Canny 算子是另外一类边缘检测算子，它不是通过微分算子检测边缘，而是在满足一定约束条件下推导出的边缘检测最优化算子。
1 Roberts （罗伯特）边缘检测算子景物的边缘总是以图像中强度的突变形式出现的，所以景物边缘包含着大量的信息。
由于景物的边缘具有十分复杂的形态，因此，最常用的边缘检测方法是所谓的“梯度检测法”。
设(,)f x y 是图像灰度分布函数；(,)s x y 是图像边缘的梯度值；(,)x y ϕ是梯度的方向。
sobel检验的z值临界值表
sobel检验的z值临界值表Sobel检验的z值临界值表引言：Sobel检验是一种常用的图像边缘检测算法，它通过计算像素点周围像素的灰度值差异来确定图像的边缘。
在Sobel算法中，z值临界值表是一个重要的参考工具，它用于确定边缘像素点的阈值。
本文将介绍Sobel检验的z值临界值表，以及其在图像处理中的应用。
一、Sobel检验的基本原理Sobel检验是一种基于梯度的边缘检测算法，它主要通过计算像素点周围像素的灰度值差异来确定边缘。
Sobel算子分为水平和垂直两个方向，它们分别对应图像中像素点的水平和垂直变化。
通过将水平和垂直方向的差异进行加权求和，可以得到每个像素点的梯度强度。
在Sobel检验中，通过设置一个阈值来确定边缘像素点。
二、z值临界值表的作用z值临界值表是Sobel检验中用于确定边缘像素点阈值的参考表。
z 值是指像素点的梯度强度，z值临界值表列出了不同梯度强度下的临界值。
当像素点的梯度强度超过临界值时，被认为是边缘像素点。
三、z值临界值表的结构四、z值临界值表的示例下面是一个示例的z值临界值表：梯度强度范围临界值0-20 5021-40 8041-60 10061-80 12081-100 150根据这个示例表格，当像素点的梯度强度在0-20之间时，其临界值为50；当梯度强度在21-40之间时，临界值为80，依此类推。
五、z值临界值表的应用z值临界值表在Sobel检验中起到了重要的作用。
通过参考z值临界值表，我们可以根据图像的特点来确定合适的边缘像素点阈值。
在实际应用中，我们可以根据图像的特点和需求来选择适当的z值范围和对应的临界值，以获得更好的边缘检测效果。
六、总结本文介绍了Sobel检验的z值临界值表，以及其在图像处理中的应用。
z值临界值表是Sobel检验中用于确定边缘像素点阈值的参考表，通过参考z值临界值表，我们可以根据图像的特点来确定合适的边缘像素点阈值。
在实际应用中，我们可以根据图像的特点和需求来选择适当的z值范围和对应的临界值，从而获得更好的边缘检测效果。
sobel算子原理
sobel算子原理Sobel算子是一种常用的图像处理算法，它由Irwin Sobel和Gary Feldman在1968年设计，用于提取图像中的边缘。
它被广泛应用于机器视觉和图像处理，在计算机视觉和图像处理的领域中，它是一种非常重要的算法。
Sobel算子是机器视觉中两种常用的梯度检测器（gradient detector）之一，它可以检测并直接确定图像中所有灰度变化点分布的情况，以及图像边缘信息。
与其他梯度检测器（如Prewitt算子和Laplacian算子）不同的是，Sobel算子的设计更加优雅，它的设计更加克服噪声，可以更好地检测轮廓信息。
基本原理Sobel算子的基本原理是利用2维卷积（convolution）对图像进行滤波，以及卷积核检测灰度变化，然后根据检测结果减少噪声，提取边缘信息。
Sobel滤波器是一种离散卷积核，它由两个3*3的卷积核组成，分别用于检测水平边缘和垂直边缘，它们分别称为水平梯度滤波器和垂直梯度滤波器。
$$G_x=begin{bmatrix} -1 & 0 & +1 -2 & 0 & +2 -1 & 0 & +1 end{bmatrix}$$水平梯度滤波器用于检测横向边缘；$$ G_y=begin{bmatrix} -1 & -2 & -1 0 & 0 & 0 +1 & +2 & +1 end{bmatrix} $$垂直梯度滤波器用于检测纵向边缘。
在实际应用中，这两个卷积核经常会同时应用在图像上，以得到最终的边缘检测结果。
在Sobel算子的应用中，任何图像的像素都会被2个卷积核卷积，然后求出它们的卷积和。
这个结果被称为梯度，其大小和图像中的边缘强度有关。
当梯度的绝对值较大时，表示图像中出现了边缘，而当梯度的绝对值较小时，表示图像中没有边缘或边缘较弱。
Sobel算子应用Sobel算子在图像处理中有多种应用，其中包括：（1）图像边缘检测：Sobel算子可以用于检测图像中的边缘，从而提取图像信息；（2）图像灰度判断：Sobel算子可以用于获取图像灰度变化分布，从而确定图像中的灰度区域；（3）图像亮度提升：Sobel算子可以获取图像的边缘信息，有助于后续的颜色校正，从而提升图像的亮度；（4）图像锐化：Sobel算子可以用于检测图像的清晰程度，有助于实现图像的锐化处理；（5）图像特征提取：Sobel算子可以协助检测图像中重要特征，提取出其中有用信息，从而提高图像处理的精准度。
sobel算子原理
sobel算子原理Sobel算子是一种图像处理和计算机视觉中的常用算法，它能够提取图像中的边缘信息，以及检测图像中的细节，提高图像的清晰度和精度。
它由Irwin Sobel在1970年首次提出，并在1981年正式发表。
Sobel算子是用来检测静态图像边缘的基本算法，其优点是简单易实现，没有复杂的计算，能够快速地定位边缘和细节，所得结果准确可靠。
Sobel算子的原理Sobel算子是一种模板滤波，它以两个称为水平梯度（Gx）和垂直梯度（Gy）的滤波器组来处理图像。
当图像的像素灰度值发生变化时，水平梯度和垂直梯度会发生变化。
例如，如果图像中的像素灰度值在水平方向上发生变化，则水平梯度发生变化，而垂直梯度保持不变；如果在垂直方向上发生变化，则垂直梯度发生变化，而水平梯度保持不变。
算法的具体过程是，首先使用两个3x3的模板卷积核，分别为水平梯度模板和垂直梯度模板，以图像中的每个像素点作为中心，分别横向和纵向卷积图像。
然后，将每个像素处的水平和垂直梯度值进行组合计算，实际计算过程如下：G=√[(Gx^2)+(Gy^2)]经过整个计算过程，在檀斯梯度中就可以得到每个像素点的边缘信息，也就是所谓的檀斯算子边缘图像。
Sobel算子的优点Sobel算子的最大优点就是算法简单，快速，容易实现，成本低廉，能够快速地定位边缘和细节，所得结果准确可靠，可以应用在图像识别、计算机视觉等多种应用领域中。
另外，它比其他边缘检测算子更加稳定，在处理噪声较多的图像时能够更好地抑制噪声，特别是在低纹理图像和含有伪边缘的图像中。
Sobel算子的缺点Sobel算子的一个缺点就是它只能检测沿着水平或垂直方向的边缘，而无法检测斜着的边缘，这就需要采用更复杂的算法来检测斜着的边缘，这样就可以得到更多的边缘信息。
此外，Sobel算子也存在偏见性边缘识别现象，即在特定方向上的强边缘会被识别为不同的强度，这就需要开发更多的算法来处理复杂的图像效果。
总结Sobel算子是一种简单实用的图像处理算法，它能够快速准确地定位图像中的边缘和细节，所得结果准确可靠，并且成本低廉，可以用于各种图像识别、计算机视觉等应用领域。
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sobel算子基本原理
Sobel算子是一种常用的边缘检测算子，其基本原理是利用像素点灰度值的梯度变化来检测图像中的边缘。
Sobel算子分为两个方向的核：水平方向和垂直方向。
对于水平方向的Sobel算子，其核表达式如下：
```
-1 0 1
Gx = -2 0 2
-1 0 1
```
对于垂直方向的Sobel算子，其核表达式如下：
```
-1 -2 -1
Gy = 0 0 0
1 2 1
```
在边缘检测过程中，将Sobel算子与图像进行卷积运算，得到水平方向和垂直方向的梯度分量，即Gx和Gy。
然后通过计算梯度的模值和方向来确定像素点是否属于边缘。
梯度模值的计算公式为：
```
GradientMagnitude = sqrt(Gx^2 + Gy^2)
```
梯度方向的计算公式为：
```
GradientDirection = atan2(Gy, Gx)
```
最后，可以根据设定的阈值来判断梯度模值是否达到边缘的要求，以此得到最终的边缘图像。
通过Sobel算子可以较好地检测到边缘，特别是对于噪声较少的图像效果较好。
但是，对于边缘较细或者噪声较多的图像可能会出现一些误检测的情况。
因此，在实际应用中，常常需要结合其他边缘检测算法进行综合分析。