sobel算子边缘检测原理
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)。
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边缘检测算法代码python
sobel边缘检测算法代码python Sobel边缘检测算法是一种常用的数字图像处理方法，用于在图像中检测出边界。
其原理是利用图像灰度值的变化来确定图像边缘的位置。
Sobel算法是一种简单而有效的边缘检测算法，可以在Python中快速实现。
Sobel算法的本质可以视为一种滤波器。
它使用一组水平和垂直的像素值累加器，将卷积运算应用于图像中的像素。
该算法对像素值的变化率进行计算，就可以检测出物体的边缘。
通常，Sobel算法用于物体边缘和轮廓的识别，通过滤波器之后，灰度值大的像素就会变得更加亮，而灰度值低的像素则会变得更加暗。
Python中Sobel算法的实现相对简单，以下是一个基本步骤：1.导入必要库：opencv-python， numpy``` import cv2 import numpy as np ```2.读取图像文件并转换成灰度图``` img = cv2.imread('path/to/image',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) ```3.应用Sobel算子：可以应用两个权重矩阵，分别代表水平和垂直方向的边缘变化。
可以使用OpenCV的cv2.Sobel()函数来进行计算，其中参数1代表应用的输入图像，参数2代表深度，通常值为-1，参数3和参数4代表权重矩阵。
``` sobelHorizontal = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F, 1, 0) ``` ``` sobelVertical =cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1) ```4.以合适的形式呈现边缘图像：边缘检测图像通常需要处理掉噪声，并调整颜色和对比度。
这一步骤有多种方式实现，例如使用cv2.convertScaleAbs()函数将数据类型转换为8位无符号整数，并将其转换为灰度格式的边缘图像。
``` magnitudeImage =cv2.convertScaleAbs(np.sqrt(np.power(sobelHorizonta l, 2) + np.power(sobelVertical, 2))) ```以上是一个基本的代码实现，可以生成一张带有高亮边缘的图像。
sobel检验原理
sobel检验原理
Sobel算子是一种图像边缘检测算法，使用它可以识别图像中的边缘信息，分为水平方向和垂直方向两个方向。
此算法的原理是将图像中的每个像素点与其邻域像素点按指定的权值进行加权求和，得到一个新的像素值作为该像素点的边缘强度。
然后，将水平方向和垂直方向的结果进行平方和再开方，即可得到该像素点的最终边缘强度。
具体的，以水平方向为例，对于一个像素点的水平方向边缘强度的计算公式如下：
Gx = P(x-1,y-1)*(-1) + P(x-1,y)*(-2) + P(x-1,y+1)*(-1) + P(x+1,y-1)*(1) + P(x+1,y)*(2) + P(x+1,y+1)*(1)
其中，P(x,y)表示图像中坐标为(x,y)的像素值。
Sobel算子使用了一组预先确定的权值，将该像素点的相邻6个像素点按照权值进行加权求和，从而得到像素点的水平边缘强度。
同理，垂直方向的边缘强度计算公式如下：
然后，将Gx和Gy的平方和进行开方，得到像素点的最终边缘强度：
G = sqrt(Gx^2 + Gy^2)
这样，我们就得到了该像素点的水平和垂直方向的边缘强度，并且将其平方和再开方得到了最终的边缘强度。
Sobel算子通常用于图像的前期处理，例如边界检测、目标检测等。
其优点在于计算简单，效率高，同时能够保留边缘的结构信息。
但是，它也有一定的缺点，例如对于图像噪声比较敏感，容易受到光照变化等因素的影响，误检率较高。
因此，在实际应用中必须针对具体的场景进行参数的调整和优化，才能得到比较好的结果。
sobel边缘检测算法原理
sobel边缘检测算法原理Sobel边缘检测算法是一种常用的图像处理算法，用于检测图像中的边缘。
它是一种基于图像一阶导数的算子，可以在图像灰度变化较为明显的地方找到边缘的位置。
该算法的原理是基于梯度的计算，对于一副图像的灰度值，它的梯度可以用两个方向的一阶导数来描述。
Sobel算子就是一种常用的一阶导数算子，其中x方向的Sobel算子是：-1 0 1-2 0 2-1 0 1y方向的Sobel算子是：-1 -2 -10 0 01 2 1对于一副灰度图像I(x,y)，分别将x方向和y方向的Sobel算子与原图像进行卷积操作，可以得到两个梯度值Gx(x,y)和Gy(x,y)：Gx(x,y)=I(x-1,y-1)*(-1)+I(x+1,y-1)*(1)+I(x-1,y)*(-2)+I(x+1,y)*(2)+I(x-1,y+1 )*(-1)+I(x+1,y+1)*(1)Gy(x,y)=I(x-1,y-1)*(-1)+I(x-1,y+1)*(1)+I(x,y-1)*(-2)+I(x,y+1)*(2)+I(x+1,y-1 )*(-1)+I(x+1,y+1)*(1)然后，将Gx和Gy用勾股定理计算出总梯度G(x,y)：G(x,y)=sqrt(Gx(x,y)^2+Gy(x,y)^2)最后，根据总梯度大小，可以确定图像中的边缘位置。
如果总梯度很大，则表示该点为边缘点，否则则为非边缘点。
值得注意的是，Sobel算子是一种一阶导数算子，因此它的结果会比较粗略，对于比较细致的边缘，可能会出现一些错误的识别。
此时，可以使用更高阶的导数算子，如拉普拉斯算子，以获取更精细的边缘信息。
总之，Sobel边缘检测算法是一种简单而有效的边缘检测方法，广泛应用于图像处理领域。
尽管它在某些场景下有一些局限性，但是在实际应用中仍然具有很大的价值。
边缘检测的原理
边缘检测的原理
边缘检测是一种图像处理技术，它的原理是通过分析和识别图像中颜色、灰度或纹理的突变部分，提取出图像中物体轮廓的技术。
边缘检测的基本原理是基于图像的梯度变化。
在一幅图像中，物体的边缘往往表现为像素灰度值的变化。
利用这种像素灰度值的变化可以找到图像中的边缘。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子。
Sobel算子是一种基于图像灰度梯度的边缘检测算法。
它将图像中每个像素的灰度值与其周围像素的灰度值进行卷积运算，得到图像的梯度值。
通过设置阈值来提取出图像中的边缘。
Prewitt算子是一种类似于Sobel算子的边缘检测算法。
它也是通过对图像中的每个像素进行卷积运算来计算梯度值，然后通过设定阈值来提取边缘。
Canny算子是一种比较高级的边缘检测算法，它结合了图像梯度和非极大值抑制技术。
对图像中每个像素进行梯度计算，并在梯度最大值处绘制边缘。
然后利用阈值来筛选出符合条件的边缘。
边缘检测在计算机视觉、图像处理等领域都有广泛的应用。
通
过边缘检测，可以提取图像中的特征信息，例如物体的轮廓、边界等，从而实现目标检测、图像分割、图像修复等任务。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
sobel算子边缘检测原理
Sobel算子是一种常用于边缘检测的算子。
它采用了离散微分算子的
方法，通过计算像素点与其周围像素点的灰度差异来检测边缘。
边缘是图像中明显的灰度变化的地方，是图像中物体间的分界线。
边
缘检测的目的就是找到图像中的这些边缘。
Sobel算子是基于图像的灰度梯度的计算来实现边缘检测的。
在图像中，像素点处的灰度值代表了其周围像素的强度值。
梯度是指一个函数在
其中一点的变化率。
在图像处理中，梯度可以指的是图像灰度值的变化率。
Sobel算子通过计算像素点的灰度梯度来检测边缘。
Sobel算子的原理是通过对图像进行两次卷积操作来计算梯度。
一次
卷积操作用于在水平方向上计算梯度，另一次卷积操作用于在垂直方向上
计算梯度。
对于一个图像中的像素点A，它的灰度梯度可以通过以下公式计算得到：
G = abs(Gx) + abs(Gy)
其中，G是像素点A的灰度梯度，Gx是像素点A在水平方向上的梯度，Gy是像素点A在垂直方向上的梯度。
Sobel算子采用了以下两个3×3模板来进行卷积操作：
水平方向上的Sobel算子模板：
[-101
-202
-101]
垂直方向上的Sobel算子模板：
[-1-2-1
000
121]
在进行卷积操作时，将模板分别与图像中的像素点进行对应位置上的
乘法运算，并将结果相加得到像素点的梯度值。
这样就可以得到整个图像
的灰度梯度图像。
通过计算像素点的灰度梯度，我们可以找到图像中的边缘。
边缘通常
具有较大的梯度值，因为边缘上存在明显的灰度变化。
因此，我们可以通
过设定一个阈值来筛选出图像中的边缘。
Sobel算子在实际应用中有一些优点。
首先，它是一种简单而高效的
边缘检测方法。
其次，Sobel算子可以用来检测水平和垂直方向上的边缘，因此可以检测到更多的边缘信息。
此外，Sobel算子还可以通过调整模板
的尺寸来适应不同大小图像的边缘检测需求。
然而，Sobel算子也存在一些缺点。
首先，Sobel算子对噪声比较敏感，可能会在噪声处产生较大的边缘响应。
其次，Sobel算子只能检测线
性边缘，对于曲线边缘的检测效果较差。
因此，在实际应用中，常常需要
结合其他的图像处理技术来改进边缘检测的效果。
总的来说，Sobel算子是一种经典的边缘检测算法，它通过计算像素
点的灰度梯度来检测边缘。
它的原理是通过卷积操作对图像进行梯度计算，然后通过设定阈值来筛选出图像中的边缘。
尽管Sobel算子存在一些局限
性，但它仍然是一种简单而高效的边缘检测方法，在实际应用中具有广泛的应用前景。