边缘检测算子+滤波总结
    


            
导数、梯度和极值

给出梯度的一些参考博客

图像梯度的基本原理:https://blog.csdn.net/saltriver/article/details/78987096

数字图像的梯度概念(the gradient of the image):https://blog.csdn.net/su_yuheng/article/details/78543726

最近两天的博客都在学习滤波和边缘检测,现在简要做一下总结:

边缘检测算子+滤波总结
    


            
导数、梯度和极值

边缘检测算子+滤波总结
    


            
导数、梯度和极值

边缘检测算子+滤波总结
    


            
导数、梯度和极值

边缘检测算子+滤波总结
    


            
导数、梯度和极值

边缘检测算子+滤波总结
    


            
导数、梯度和极值

下面就是边缘检测的数学原理

边缘检测算子+滤波总结
    


            
导数、梯度和极值

 

边缘检测算子+滤波总结
    


            
导数、梯度和极值

 

 边缘检测算子+滤波总结
    


            
导数、梯度和极值

边缘检测算子+滤波总结
    


            
导数、梯度和极值

边缘检测算子+滤波总结
    


            
导数、梯度和极值

边缘检测算子+滤波总结
    


            
导数、梯度和极值

边缘检测算子+滤波总结
    


            
导数、梯度和极值

边缘检测算子+滤波总结
    


            
导数、梯度和极值

因此总结就是

边缘检测算子+滤波总结
    


            
导数、梯度和极值

边缘检测算子+滤波总结
    


            
导数、梯度和极值

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导数、梯度和极值

 

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