图像边缘增强，Robert算子，Sobel算子...
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2015-02-01 16:10:31
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对于一幅图像，假设图像为全白，但是中间有一条黑色的垂直的直线。那么直线所在的位置有何特征呢？
稍微想想便可以知道，在直线的左边为全白，那么从图像最左边至中间黑色的直线，其像素点的灰度变化率始终是为0的。同理，直线右边也是这种情况。但是，在黑色直线旁边的点，其会度变化率则不为0。如果把黑色直线看成是图像左右两边的分界线，那么只要知道灰度变化率不为0 的点，就可以找到这个边界的准确位置...
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2015-01-13 16:04:56
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看了“计算机的潜意识”的博文车牌识别，甚是感兴趣，凭自己的印象总结一下。名词：高斯模糊：起到滤镜作用？openCV里有算法。灰度变换：opencv里许多算法支持灰度图。二值变换：变灰度图像为简单0和图像。边缘检测：sobel算子、拉普拉斯算子，openCV里都有相应算法。图像的形态：腐蚀、膨胀、开包...
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2015-01-13 01:23:11
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推荐博文，博客。Reference Link ：http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7829481
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2015-01-09 20:54:01
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laplace边缘检测方式不同于sobel的一阶导数式边缘检测，laplace算子是将图像的横纵都考虑进来的一种检测，主要使用的是二阶偏导数进行离散变换：因为laplace也是使用分析梯度的方式进行变换，所以实际上调用的是sobel的方法。在上一篇上有体现，就是在两个方向上分别使用sobel计算结果...
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2014-12-14 22:35:15
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sobel边缘检测（导数运算）主要函数Sobel() 1 #include 2 #include 3 #include 4 5 using namespace std; 6 using namespace cv; 7 8 void showImg(const string &win_name,c.....
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2014-12-12 22:10:52
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在笔记十四中，我们使用了Sobel算子对图像进行边缘检测，理论依据是像素变化最快的地方最有可能是边缘处，所以使用sobel算子对图像做微分，得到的结果图像当中灰度较大的区域，即为边缘处。在这里，我们使用Laplace算子来做边缘检测，也是类似的道理，只不过换成了二阶微分，在一阶微分的极大值的地方，二...
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2014-12-05 19:14:47
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卷积其实是图像处理中最基本的操作，我们常见的一些算法比如：均值模糊、高斯模糊、锐化、Sobel、拉普拉斯、prewitt边缘检测等等一些和领域相关的算法，都可以通过卷积算法实现。只不过由于这些算法的卷积矩阵的特殊性，一般不会直接实现它，而是通过一些优化的手段让计算量变小。但是有些情况下卷积矩阵...
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2014-11-27 22:00:06
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卷积其实是图像处理中最基本的操作，我们常见的一些算法比如：均值模糊、高斯模糊、锐化、Sobel、拉普拉斯、prewitt边缘检测等等一些和领域相关的算法，都可以通过卷积算法实现。...
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2014-11-27 18:32:01
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卷积其实是图像处理中最基本的操作，我们常见的一些算法比如：均值模糊、高斯模糊、锐化、Sobel、拉普拉斯、prewitt边缘检测等等一些和领域相关的算法，都可以通过卷积算法实现,本文则重点描述了任意卷积核的快速实现。
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2014-11-27 18:03:30
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