python通过robert、sobel、Laplace算子实现图像边缘提取详解

实现思路：

　　1，将传进来的图片矩阵用算子进行卷积求和（卷积和取绝对值）

　　2，用新的矩阵（与原图一样大小）去接收每次的卷积和的值

　　3，卷积图片所有的像素点后，把新的矩阵数据类型转化为uint8

注意：

　　必须对求得的卷积和的值求绝对值；矩阵数据类型进行转化。

完整代码：

import cv2
import numpy as np

# robert 算子[[-1,-1],[1,1]]
def robert_suanzi(img):
  r, c = img.shape
  r_sunnzi = [[-1,-1],[1,1]]
  for x in range(r):
    for y in range(c):
      if (y + 2 <= c) and (x + 2 <= r):
        imgChild = img[x:x+2, y:y+2]
        list_robert = r_sunnzi*imgChild
        img[x, y] = abs(list_robert.sum())   # 求和加绝对值
  return img

# # sobel算子的实现
def sobel_suanzi(img):
  r, c = img.shape
  new_image = np.zeros((r, c))
  new_imageX = np.zeros(img.shape)
  new_imageY = np.zeros(img.shape)
  s_suanziX = np.array([[-1,0,1],[-2,0,2],[-1,0,1]])   # X方向
  s_suanziY = np.array([[-1,-2,-1],[0,0,0],[1,2,1]])
  for i in range(r-2):
    for j in range(c-2):
      new_imageX[i+1, j+1] = abs(np.sum(img[i:i+3, j:j+3] * s_suanziX))
      new_imageY[i+1, j+1] = abs(np.sum(img[i:i+3, j:j+3] * s_suanziY))
      new_image[i+1, j+1] = (new_imageX[i+1, j+1]*new_imageX[i+1,j+1] + new_imageY[i+1, j+1]*new_imageY[i+1,j+1])**0.5
  # return np.uint8(new_imageX)
  # return np.uint8(new_imageY)
  return np.uint8(new_image) # 无方向算子处理的图像

# Laplace算子
# 常用的Laplace算子模板 [[0,1,0],[1,-4,1],[0,1,0]]  [[1,1,1],[1,-8,1],[1,1,1]]
def Laplace_suanzi(img):
  r, c = img.shape
  new_image = np.zeros((r, c))
  L_sunnzi = np.array([[0,-1,0],[-1,4,-1],[0,-1,0]])
  # L_sunnzi = np.array([[1,1,1],[1,-8,1],[1,1,1]])
  for i in range(r-2):
    for j in range(c-2):
      new_image[i+1, j+1] = abs(np.sum(img[i:i+3, j:j+3] * L_sunnzi))
  return np.uint8(new_image)

img = cv2.imread('1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow('image', img)

# # robers算子
out_robert = robert_suanzi(img)
cv2.imshow('out_robert_image', out_robert)

# sobel 算子
out_sobel = sobel_suanzi(img)
cv2.imshow('out_sobel_image', out_sobel)

# Laplace算子
out_laplace = Laplace_suanzi(img)
cv2.imshow('out_laplace_image', out_laplace)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

结果：

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • python用opencv批量截取图像指定区域的方法

    代码如下 import os import cv2 for i in range(1,201): if i==169 or i==189: i = i+1 pth = "C:\\Users\\Desktop\\asd\\"+str(i)+".bmp" image = cv2.imread(pth) //从指定路径读取图像 cropImg = image[600:1200,750:1500] //获取感兴趣区域 cv2.imwrite("C:\\Users\

  • 基于Python的图像数据增强Data Augmentation解析

    基于Python的图像数据增强Data Augmentation解析

    1.1 简介 深层神经网络一般都需要大量的训练数据才能获得比较理想的结果.在数据量有限的情况下,可以通过数据增强(Data Augmentation)来增加训练样本的多样性, 提高模型鲁棒性,避免过拟合. 在计算机视觉中,典型的数据增强方法有翻转(Flip),旋转(Rotat ),缩放(Scale),随机裁剪或补零(Random Crop or Pad),色彩抖动(Color jittering),加噪声(Noise) 笔者在跟进视频及图像中的人体姿态检测和关键点追踪(Human Pose Es

  • 使用Python实现图像标记点的坐标输出功能

    Sometimes we have need to interact  with an application,for example by marking points in an image,or you need to annotation some training data.PyLab comes with a simple function ginput() the let's you do just that .Here's a short example. from PIL im

  • python实现批量nii文件转换为png图像

    之前介绍过单个nii文件转换成png图像: https://www.jb51.net/article/165693.htm 这里介绍将多个nii文件(保存在一个文件夹下)转换成png图像.且图像单个文件夹的名称与nii名字相同. import numpy as np import os #遍历文件夹 import nibabel as nib #nii格式一般都会用到这个包 import imageio #转换成图像 def nii_to_image(niifile): filenames =

  • Python 用matplotlib画以时间日期为x轴的图像

    1.效果展示 主要效果就是,x轴 显示时间单位. 下图展示的就是想要到达的效果. 其实主要是运用了datetime.date这个类型的变量作为x轴坐标的数据输入. 2. 源码 将data.txt中的数据读入,用matplotlib中的pyplot画出,x轴为时间. 数据文本 data.txt,除了第一行表头外,每一列都用制表符Tab(\t)隔开. 原创 粉丝 喜欢 评论 等级 访问 积分 排名 2018/06/01 69 134 266 64 5 309132 3345 12956 2018/0

  • python实现LBP方法提取图像纹理特征实现分类的步骤

    题目描述 这篇博文是数字图像处理的大作业. 题目描述:给定40张不同风格的纹理图片,大小为512*512,要求将每张图片分为大小相同的9块,利用其中的5块作为训练集,剩余的4块作为测试集,构建适当的模型实现图片的分类. 图片如下图所示: 分析:由于数据集太小,所以神经网络模型并不适合此类的图像处理.就需要寻找方法提取图像的纹理信息.本文采用LBP的方法提取图像的纹理信息,然后转化成直方图作为图像的特征,然后使用多分类的方法进行分类. 环境 python2.7,jupyter notebook,a

  • 用Python+OpenCV对比图像质量的几种方法

    用Python+OpenCV对比图像质量的几种方法

    前言 图片的本质就是大量像素在二维平面上的组合,每个像素点用数字化方式记录颜色.可以直观的想象,一张图片就是一个巨大的电子栅格,每个格子内有一盏灯泡,这个灯泡可以变换256的三次方种颜色,就像下面这张卡通像素图一样,越清晰的图片像素越密集. 这一次来看看OpenCV提供的两种图像质量对比方式(PSNR & SSIM)及其扩展, 这篇文章会涉及到一点数学公式,顺便介绍一个我用过的生成公式的最佳在线编辑工具,秒杀所有收费工具. 链接在这里, 请收好: https://www.mathcha.io/e

  • python通过robert、sobel、Laplace算子实现图像边缘提取详解

    python通过robert、sobel、Laplace算子实现图像边缘提取详解

    实现思路: 1,将传进来的图片矩阵用算子进行卷积求和(卷积和取绝对值) 2,用新的矩阵(与原图一样大小)去接收每次的卷积和的值 3,卷积图片所有的像素点后,把新的矩阵数据类型转化为uint8 注意: 必须对求得的卷积和的值求绝对值:矩阵数据类型进行转化. 完整代码: import cv2 import numpy as np # robert 算子[[-1,-1],[1,1]] def robert_suanzi(img): r, c = img.shape r_sunnzi = [[-1,-1

  • Python matplotlib画图时图例说明(legend)放到图像外侧详解

    用python的matplotlib画图时,往往需要加图例说明.如果不设置任何参数,默认是加到图像的内侧的最佳位置. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(10) fig = plt.figure() ax = plt.subplot(111) for i in xrange(5): ax.plot(x, i * x, label='$y = %ix$' % i) plt.legend() plt.sho

  • Python OpenCV学习之图像滤波详解

    Python OpenCV学习之图像滤波详解

    目录 背景 一.卷积相关概念 二.卷积实战 三.均值滤波 四.高斯滤波 五.中值滤波 六.双边滤波 七.Sobel算子 八.Scharr算子 九.拉普拉斯算子 十.Canny算法 背景 图像滤波的作用简单来说就是将一副图像通过滤波器得到另一幅图像:明确一个概念,滤波器又被称为卷积核,滤波的过程又被称为卷积:实际上深度学习就是训练许多适应任务的滤波器,本质上就是得到最佳的参数:当然在深度学习之前,也有一些常见的滤波器,本篇主要介绍这些常见的滤波器: 一.卷积相关概念 卷积核大小一般为奇数的原因:

  • Python+OpenCV之图像梯度详解

    Python+OpenCV之图像梯度详解

    目录 1. Sobel算子 1.1 Sobel介绍 1.2 横向Sobel算子 1.3 纵向Sobel算子 1.4 合并横纵向的方法提取更好的边缘的结果 1.5 利用1.3方法绘制素描风格 2. Scharr算子 3. Laplacian算子 1. Sobel算子 OpenCV系列—本文底页有多个常用方法链接 1.1 Sobel介绍 cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize) ddepth:图像的深度 dx和dy分别表示水平和竖直方向 ksize是Sobel算子的

  • Pytorch 实现sobel算子的卷积操作详解

    卷积在pytorch中有两种实现,一种是torch.nn.Conv2d(),一种是torch.nn.functional.conv2d(),这两种方式本质都是执行卷积操作,对输入的要求也是一样的,首先需要输入的是一个torch.autograd.Variable()的类型,大小是(batch,channel, H,W),其中batch表示输入的一批数据的数目,channel表示输入的通道数. 一般一张彩色的图片是3,灰度图片是1,而卷积网络过程中的通道数比较大,会出现几十到几百的通道数.H和W表

  • Python图像处理之图像金字塔详解

    Python图像处理之图像金字塔详解

    目录 一.图像金字塔原理 二.图像向上取样 三.图像向下取样 四.总结 一.图像金字塔原理 上一篇文章讲解的图像采样处理可以降低图像的大小,本文将补充图像金字塔知识,了解专门用于图像向上采样和向下采样的pyrUp()和pyrDown()函数. 图像金字塔是指由一组图像且不同分别率的子图集合,它是图像多尺度表达的一种,以多分辨率来解释图像的结构,主要用于图像的分割或压缩.一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的图像集合.如图10-1所示,它包括了四层图像,将

  • Python+OpenCV之图像轮廓详解

    Python+OpenCV之图像轮廓详解

    目录 1. 图像轮廓 1.1 findContours介绍 1.2 绘制轮廓 1.3 轮廓特征 2. 轮廓近似 2.1 轮廓 2.2 边界矩形 2.3 外界多边形及面积 1. 图像轮廓 1.1 findContours介绍 cv2.findContours(img, mode, method) mode:轮廓检索模式 RETR_EXTERNAL :只检索最外面的轮廓: RETR_LIST:检索所有的轮廓,并将其保存到一条链表当中: RETR_CCOMP:检索所有的轮廓,并将他们组织为两层:顶层是

  • Python数字图像处理之霍夫线变换实现详解

    在图片处理中,霍夫变换主要是用来检测图片中的几何形状,包括直线.圆.椭圆等. 在skimage中,霍夫变换是放在tranform模块内,本篇主要讲解霍夫线变换. 对于平面中的一条直线,在笛卡尔坐标系中,可用y=mx+b来表示,其中m为斜率,b为截距.但是如果直线是一条垂直线,则m为无穷大,所有通常我们在另一坐标系中表示直线,即极坐标系下的r=xcos(theta)+ysin(theta).即可用(r,theta)来表示一条直线.其中r为该直线到原点的距离,theta为该直线的垂线与x轴的夹角.如

  • 基于Python数据可视化利器Matplotlib,绘图入门篇,Pyplot详解

    基于Python数据可视化利器Matplotlib,绘图入门篇,Pyplot详解

    Pyplot matplotlib.pyplot是一个命令型函数集合,它可以让我们像使用MATLAB一样使用matplotlib.pyplot中的每一个函数都会对画布图像作出相应的改变,如创建画布.在画布中创建一个绘图区.在绘图区上画几条线.给图像添加文字说明等.下面我们就通过实例代码来领略一下他的魅力. import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3,4]) plt.ylabel('some numbers') plt.show() 上图是我们通

  • Python实现霍夫圆和椭圆变换代码详解

    Python实现霍夫圆和椭圆变换代码详解

    在极坐标中,圆的表示方式为: x=x0+rcosθ y=y0+rsinθ 圆心为(x0,y0),r为半径,θ为旋转度数,值范围为0-359 如果给定圆心点和半径,则其它点是否在圆上,我们就能检测出来了.在图像中,我们将每个非0像素点作为圆心点,以一定的半径进行检测,如果有一个点在圆上,我们就对这个圆心累加一次.如果检测到一个圆,那么这个圆心点就累加到最大,成为峰值.因此,在检测结果中,一个峰值点,就对应一个圆心点. 霍夫圆检测的函数: skimage.transform.hough_circle

随机推荐