I_gray_bw=edge(I_gray,'sobel','horizontal'); theta1=1:180; [R1,xp1]=radon(I_gray_bw,theta1); [I1,J1]=find(R1>=max(max(R1))); qxj_hor=90-J1; I_HOR_JZ=imrotate(I,qxj_hor,'bilinear','crop');

时间: 2024-03-30 13:34:59 浏览: 153
RAR

sobel-bianyuanjiance.rar_edge sobel_sobel_sobel算子_边缘检测

这是一段代码，用于对灰度图像进行边缘检测、Radon变换、寻找最大投影和图像旋转等操作。 - I_gray_bw=edge(I_gray,'sobel','horizontal')使用Sobel算子对灰度图像I_gray进行边缘检测，得到一个二值图像I_gray_bw。具体来说，这里使用的是水平方向的Sobel算子，其目的是检测图像中的水平边缘。 - theta1=1:180创建一个包含1到180的整数序列theta1，用于表示Radon变换中的投影角度。 - [R1,xp1]=radon(I_gray_bw,theta1)对二值图像I_gray_bw进行Radon变换，得到一个投影矩阵R1和一个向量xp1。其中，R1表示将输入图像从各个角度投影到一条线上的结果，xp1表示每个投影角度对应的投影距离。这里的Radon变换是在投影角度为1到180度之间进行的。 - [I1,J1]=find(R1>=max(max(R1)))找到矩阵R1中的最大值，并返回其在矩阵中的位置（行号I1和列号J1）。由于R1是一个投影矩阵，因此这里的最大值对应着图像中的最长投影线。 - qxj_hor=90-J1计算最长投影线与水平方向的夹角。由于J1表示投影线在矩阵R1中的列号，因此这里的qxj_hor表示将最长投影线旋转到水平方向所需要的角度。 - I_HOR_JZ=imrotate(I,qxj_hor,'bilinear','crop')将原始图像I旋转qxj_hor度，得到一个新的图像I_HOR_JZ。这里使用的是双线性插值法，并且将图像进行了裁剪，以保证旋转后的图像大小不变。 最终，我们得到了一个经过预处理、边缘检测、Radon变换、寻找最大投影和图像旋转等处理的图像I_HOR_JZ，它可以作为后续图像处理算法的输入。
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edgedetection.rar_On The Edge_sobel_sobel梯度算法

Gx = [-1, 0, +1] * [-2, 0, +2] * [f(x-1,y-1), f(x,y-1), f(x+1,y-1)] [-1, 0, +1] * [0, 0, 0] * [f(x-1,y), f(x,y), f(x+1,y)] [-1, 0, +1] * [+2, 0, -2] * [f(x-1,y+1), f(x,y+1), f(x+1,y+1)] 对于垂直...

img_edge = sobel(img_gray, axis=0) + sobel(img_gray, axis=1)是什么意思

其中，img_gray是输入的灰度图像，sobel是Sobel算子函数，axis=0表示在x轴方向上进行Sobel算子运算，axis=1表示在y轴方向上进行Sobel算子运算。这行代码的作用是将x轴和y轴方向上的边缘检测结果相加，得到最终的边缘...

BW1=edge(I,'sobel');中的sobel详细介绍其使用函数方法

BW1 = edge(I, 'sobel', threshold, direction); 其中，I是灰度图像，threshold是阈值参数，用于控制边缘检测的灵敏度，取值范围为[0,1]，默认值为0.2。direction是可选参数，用于指定边缘检测的方向。当...

Sobel_x = cv2.Sobel(gray_image, cv2.CV_16S, 1, 0)

这段代码使用了OpenCV库中的Sobel函数来对灰度图像进行边缘检测。其中，gray_image是输入的灰度图像。cv2.CV_16S是输出图像的数据类型，表示输出图像使用16位有符号整数存储。最后两个参数分别表示对X方向和Y...

_src.type() == CV_8UC1 in function 'cv::equalizeHist'

magnitude, angle = sobel_detection(Iblock) # 迭代均值滤波 ksize = (3, 3) n = 3 ISobel = iterative_blur(magnitude, ksize, n) # 隶属度函数 Ifuzzy = membership_function(ISobel) # 模糊反锐化图像增强 ...

parfor i=1:layer.numChannels Z(:,:,i)=edge(Y,'sobel'); end

The code snippet above is using the parallel computing feature of MATLAB, specifically the "parfor" loop, to apply the Sobel edge detection algorithm on each channel of a layered image. The input ...

如果要等价实现下列代码，应该如何更改def edge_detection(image, type): if type == 'roberts': roberts_x = np.array([[-1, 0], [0, 1]]) roberts_y = np.array([[0, -1], [1, 0]]) # roberts 算子计算x和y方向的梯度 gradient_x_roberts = cv2.filter2D(image, -1, roberts_x) gradient_y_roberts = cv2.filter2D(image, -1, roberts_y) edges_roberts = cv2.add(np.abs(gradient_x_roberts), np.abs(gradient_y_roberts)) edges_roberts = np.uint8(edges_roberts) return edges_roberts elif type == 'prewitt': prewitt_x = np.array([[-1, 0, 1], [-1, 0, 1], [-1, 0, 1]]) prewitt_y = np.array([[-1, -1, -1], [0, 0, 0], [1, 1, 1]]) # prewitt 算子计算x和y方向的梯度 gradient_x_prewitt = cv2.filter2D(image, -1, prewitt_x) gradient_y_prewitt = cv2.filter2D(image, -1, prewitt_y) edges_prewitt = cv2.add(np.abs(gradient_x_prewitt), np.abs(gradient_y_prewitt)) edges_prewitt = np.uint8(edges_prewitt) return edges_prewitt elif type == 'sobel': # Sobel算子 sobel_x = np.array([[-1, 0, 1], [-2, 0, 2], [-1, 0, 1]]) sobel_y = np.array([[-1, -2, -1], [0, 0, 0], [1, 2, 1]]) # Sobel 算子计算x和y方向的梯度 gradient_x_sobel = cv2.filter2D(image, -1, sobel_x) gradient_y_sobel = cv2.filter2D(image, -1, sobel_y) edges_sobel = cv2.add(np.abs(gradient_x_sobel), np.abs(gradient_y_sobel)) edges_sobel = np.uint8(edges_sobel) return edges_sobel elif type == 'canny': edges = cv2.Canny(image, threshold1=50, threshold2=100) return edges else: raise NotImplementedError

sobel_x = np.array([[-1, 0, 1], [-2, 0, 2], [-1, 0, 1]]) sobel_y = np.array([[-1, -2, -1], [0, 0, 0], [1, 2, 1]]) gradient_x_sobel = conv2d(image, sobel_x) gradient_y_sobel = conv2d(image, sobel_...

import torch import torchvision.transforms as transforms import numpy as np from skimage.segmentation import slic from skimage.segmentation import mark_boundaries from skimage.filters import sobel from skimage.color import rgb2gray from PIL import Image # 超像素数量 num_segments = 100 # 加载图像 image = Image.open('test.jpg') # 转换为 PyTorch 张量 transform = transforms.ToTensor() img_tensor = transform(image).unsqueeze(0) # 转换为 Numpy 数组 img_np = img_tensor.numpy().transpose(0, 2, 3, 1)[0] # 转换为灰度图像 gray_img = rgb2gray(img_np) # 使用 SLIC 超像素分割算法 segments = slic(img_np, n_segments=num_segments, compactness=10, sigma=1) # 绘制超像素边界线 edge_img = mark_boundaries(img_np, segments) # 转换为灰度图像 gray_edge_img = rgb2gray(edge_img) # 使用 Canny 边缘检测算法 edges = sobel(gray_edge_img) edge_map = edges > np.mean(edges) # 绘制超像素范围的线 line_map = np.zeros_like(gray_img) for i in range(num_segments): line_map[segments == i] = edge_map[segments == i].max() # 将线绘制到图像上 line_img = np.zeros_like(img_np) line_img[:, :, 0] = line_map line_img[:, :, 1] = line_map line_img[:, :, 2] = line_map result_img = img_np * (1 - line_img) + line_img * np.array([1, 0, 0]) # 显示结果 result_img = (result_img * 255).astype(np.uint8) result_img = Image.fromarray(result_img) result_img.show()上述代码出现问题：alueError: zero-size array to reduction operation maximum which has no identity

这个错误通常出现在数组大小为 0 的情况下进行最大值操作等规约操作时。在这个代码中，这个错误可能是由于 SLIC 算法的参数设置不当导致超像素数量为 0 引起的。 您可以尝试调整 SLIC 算法的参数，或者更换其他超...

下列代码运行后：if __name__ == "__main__": # code to read image #image1用'roberts'，'prewitt'，'sobel'三种 image=cv2.imread('luna.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) image1 = edge_detection(image,'sobel') image2 = edge_detection(image,'canny') canny = cv2.Canny(image, 50, 150) img1=cv2.hconcat([image1,image2]) #水平拼接 img2=cv2.vconcat([image1,image2]) #垂直拼接 cv2.imshow('compare',img1) cv2.imshow('compare2',img2) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()报错提示如下：error: (-215:Assertion failed) src[i].dims <= 2 && src[i].rows == src[0].rows && src[i].type() == src[0].type() in function 'cv::hconcat'，应该如何修正

因此，您需要检查image1和image2的维度、行数和数据类型是否相同。 您可以使用以下代码段来检查image1和image2的维度、行数和数据类型： python print('image1 shape:', image1.shape) print('image1 ...

edges = cv2.Canny(gray_blur, 200, 1500, apertureSize = 5)

具体来说，它输入一个灰度图像gray_blur和两个阈值参数（lower_threshold和upper_threshold），然后使用Canny算法进行边缘检测并将结果存储在edges中。apertureSize参数是可选的，它指定了用于计算图像梯度的Sobel...

AttributeError: 'Focus' object has no attribute 'sobel_conv'

1. 确保你正确地创建了'Focus'对象，并且在创建对象后没有修改或删除'sobel_conv'属性。 2. 检查你是否正确地引入了包含'sobel_conv'属性的模块或类。如果你没有正确地引入模块或类，那么你将无法访问该属性。 3. ...

Sobel_x_or_y = cv.Sobel(src, ddepth, dx, dy, dst, ksize, scale, delta, borderType)

这是一个 OpenCV 函数，用于对输入的图像进行 Sobel 边缘检测，其中 dx 和 dy 分别代表所用的 Sobel 算子的 x 和 y 方向的偏导数。函数的输出结果存储在 dst 中。ksize 表示 Sobel 算子的大小，而 scale 和 delta ...

丰富一下下列代码，将函数的底层运算显示出来：% 读入原始图像 I = imread('瑕疵图像.png'); % 灰度化处理 I_gray = rgb2gray(I); % 边缘检测 % 高斯滤波，以去除噪声 sigma = 1; % 高斯核标准差 kernel_size = 3; % 高斯核大小 I_blurred = imgaussfilt(I_gray, sigma, 'FilterSize', kernel_size); % 然后使用Canny算法进行边缘检测 threshold_low = 0.1; % 低阈值 threshold_high = 0.9; % 高阈值 I_edges = edge(I_blurred,'Canny',[threshold_low,threshold_high]); % 目标提取 % 根据边缘信息提取目标区域 % 这里采用连通域分析方法，将相邻的边缘点划分到同一连通域内 % 然后根据连通域面积大小筛选出目标区域 connectivity = 8; % 连通域个数 CC = bwconncomp(I_edges, connectivity); % 连通域分析 numPixels = cellfun(@numel, CC.PixelIdxList); % 计算每个连通域的像素数 [~, idx] = max(numPixels); % 找到像素数最多的连通域 I_target = false(size(I_edges)); % 初始化目标区域 I_target(CC.PixelIdxList{idx}) = true; % 将目标连通域标记为true % 显示结果 figure; subplot(1,2,1); imshow(I); title('原始图像'); subplot(1,2,2); imshow(I_target); title('提取结果');

I_nms = imnonmaxsup(I_thin, Gdir, 180); % 双阈值处理，确定强边缘和弱边缘 threshold_low = 0.1; % 低阈值 threshold_high = 0.9; % 高阈值 I_strong = I_nms > threshold_high * max(I_nms(:)); % 强边缘 I_weak...

X方向梯度边缘检测 gradY = cv2.Sobel(gray, ddepth=ddepth, dx=0, dy=1, ksize=-1)

其中，gray是输入的灰度图像，ddepth表示输出图像的深度，dx和dy分别表示求导的阶数，这里dx=0，dy=1表示在Y方向上求一阶导数，ksize表示Sobel算子的大小，如果ksize=-1，表示使用默认的大小，即3x3的Sobel算子。...

global top bot R = img(top:end-bot,:,:); R = R(:,:,1); dim = size(R); sobelx = sobel_xy(R, 'x', th_x); sobely = sobel_xy(R, 'y', th_y); figure() subplot(1,3,1) imshow(sobelx)解释

这段代码是一段MATLAB代码，主要是对图像进行Sobel边缘检测，并将检测结果可视化。具体解释如下： 1. 将图像img中的一部分截取出来，从top到end-bot行，所有列，所有通道。 2. 取出R中的第一个通道，并获取其尺寸...

代码 sobel_h = [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1]; sobel_v = sobel_h'; edge_h = imfilter(smooth_img, sobel_h); edge_v = imfilter(smooth_img, sobel_v); edge_img = sqrt(edge_h.^2 + edge_v.^2); 未定义与 'uint8' 类型的输入参数相对应的函数 'sqrt'。运行后显示未定义与 'uint8' 类型的输入参数相对应的函数 'sqrt'。

这个错误是因为在计算边缘图像时，您使用了 sqrt 函数，但是输入...edge_img = sqrt(single(edge_h).^2 + single(edge_v).^2); 注意：转换图像类型可能会导致图像信息的损失，所以在进行转换之前需要谨慎考虑。

sobel_dir(Image : EdgeAmplitude, EdgeDirection : FilterType, Size : )算子

sobel_dir是HALCON中用于计算图像边缘梯度和方向的算子，它可以根据指定的滤波器类型和大小对输入的图像进行滤波，并计算每个像素的梯度和方向。 具体来说，sobel_dir算子可以通过以下参数进行调用： - Image：...

将以下代码增加保存图像功能： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from skimage import io, filters, measure, color from skimage.filters import threshold_otsu from skimage import io, color, filters img = io.imread('leaf.jpg') gray_img = color.rgb2gray(img) thresh = filters.threshold_otsu(gray_img) binary = gray_img > thresh edges = filters.sobel(binary) fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(8, 3)) ax = axes.ravel() ax[0].imshow(img) ax[0].set_title("Original") ax[1].imshow(edges, cmap='gray') ax[1].set_title("Edges") for a in ax: a.axis('off') plt.tight_layout() plt.show()

ax[1].imshow(edges, cmap='gray') ax[1].set_title("Edges") for a in ax: a.axis('off') # 保存图像 plt.savefig('edges.png') plt.tight_layout() plt.show() 在代码的最后，我们使用 plt.savefig() ...

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