sobel算子c语言：sobel算子和canny算子？

kodinid 2024-02-22 20 0

今天给各位分享sobel算子c语言的知识，其中也会对sobel算子和canny算子进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

1、prewitt算子是加权平均算子，对噪声有抑制作用，但是像素平均相当于对图像进行地同滤波，所以prewitt算子对边缘的定位不如robert算子。

本来sobel找阈值还有个小算法，不过不要求的，俺就用黄金分割点乘以255替代了。

（图片来源网络，侵删）

定义：每个像素的取值均为0或1，称这样的图像为二值图像。算法：检查所有像素，若该像素为物体上与背景接触的像素（四连通像素中既有背景像素又有物体像素），则为边界。

Roberts算子是一种最简单的算子，是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子，他***用对角线方向相邻两象素之差近似梯度幅值检测边缘。检测垂直边缘的效果好于斜向边缘，定位精度高，对噪声敏感，无法抑制噪声的影响。

这三者主要面向的对象不一样吧，jetsonnano主要用于机器学习、人工智能等方面，树莓派主要用于计算机编程教育，比起前两者STM32的应用范围更广一些（也可能是前两者我不是很熟悉的缘故）。

（图片来源网络，侵删）

经典的Sobel图像边缘检测算法，是在图像空间利用两个方向模板与图像进行邻域卷积来完成的，这两个方向模板一个是检测垂直边缘，一个是检测水平边缘。

1、可以自己设。因为图像处理里经常是，没有很通用的方法。一类图像用一种处理顺序+处理阈值有好的效果。换了一类图像效果就不好了。Sobel出来的应该是灰度图。你是后面再进行二值化。

2、edge（I，sobel）自动选择阈值用Sobel算子进行边缘检测。BW = edge（I，sobel，thresh）根据所指定的敏感度阈值thresh，用Sobel算子进行边缘检测，它忽略了所有小于阈值的边缘。当thresh为空时，自动选择阈值。

（图片来源网络，侵删）

3、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。

4、设置双阈值 t1， t2，是这样的，t1 = t2 大于 t2 的点肯定是边缘；小于 t1 的点肯定不是边缘；在 t1， t2 之间的点，通过已确定的边缘点，发起8领域方向的搜索（广搜），图中可达的是边缘，不可达的点不是边缘。

5、设置阈值：根据残差的分布和规律性，确定合适的阈值。可以根据经验或统计分析来进行选择，也可以通过试错法进行调整。重新训练模型：根据设定的阈值，重新训练模型，并在测试集上验证模型的预测效果。

首先用check_files_***ailability验证预处理模型和数据集路径是否正确。没有问题的话可以开始读取。使用read_dl_model读取前一步初始化后的网络模型，得到模型的句柄DLModelHandle。

除了使用数组切片来访问图像的特定行或列之外，还可以使用循环遍历整个图像并访问每个像素的值。

绝对路径顾名思义，填写绝对目录路径地址那就叫绝对路径，通常我们直接使用/代表从根目录开始的目录路径，这个叫绝对路径。

算法：检查所有像素，若该像素为物体上与背景接触的像素（四连通像素中既有背景像素又有物体像素），则为边界。

而获取一幅图像的梯度就转化为：模板（Roberts、Prewitt、Sobel、Lapacian算子）对原图像进行卷积。

解决方案1：直接用缉鼎光刮叱钙癸水含惊ifft（）；例如信号x y=fft（x）；%对信号傅里叶变换到频域 z=ifft（y）；%对信号y傅里叶反变换到时域，解决方案2：工具箱啊。

Roberts 边缘算子方向模版由上面两个卷积算子对图像运算后，代入（3-7）式，可求得图像的梯度幅度值，然后选取门限TH，做如下判断TH，为阶跃状边缘点为一个二值图像，也就是图像的边缘图像。

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