Prewitt算子是一种一阶微分算子的边缘检测，利用像素点上下、左右邻点的灰度差，在边缘处达到 极值检测边缘，去掉部分伪边缘，对噪声具有平滑作用 。其原理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检测水平边缘，一个检测垂直边缘。 [1] 对数字图像f(x，y)，Prewitt算子的定义如下： G(i)=|[f(i-1,j-1)+f

原理： 实现： /*** @description: prewitt算子* @param src 输入图像* @param dst 输出图像*/void prewitt(cv::Mat& src, cv::Mat& dst){cv::Mat getPrewitt_horizontal = (cv::Mat_<float>(3, 3) << -1, -1, -1, 0, 0, 0, 1,

1、前言 边缘检测： 图像边缘检测是指在图像中寻找灰度、颜色、纹理等变化比较剧烈的区域，它们可能代表着物体之间的边界或物体内部的特征。边缘检测是图像处理中的一项基本操作，可以用于人脸识别、物体识别、图像分割等多个领域。 边缘检测实质上是计算当前点和周围点灰度的差别。 图像边缘检测流程主要分为以下几个步骤： （1）读取待处理图像； （1）图像滤波，例如使用高斯滤波器，平滑图像，去除噪声； （2

在本文开始之前，我们先了解一下算子的概念。 算子英语是 Operator，它是一个函数空间到函数空间上的映射 O：X→X。广义上的算子可以推广到任何空间。 函数是从数到数的映射。 泛函是从函数到数的映射。 算子是从函数到函数的映射。 算子不等同于函数，也不等同于算法。算法是更为广泛的概念，它包含了算子。 Part11. Roberts 算子 我们知道用 L1 范数来近似梯度的幅度： 其中，

使用VC++实现锐化处理（使用Sobel算子、Prewitt算子、Isotropic算子） 获取源工程可访问gitee可在此工程的基础上进行学习。 该工程的其他文章： 01- 一元熵值、二维熵值 02- 图像平移变换，图像缩放、图像裁剪、图像对角线镜像以及图像的旋转 03-邻域平均平滑算法、中值滤波算法、K近邻均值滤波器 04-分段线性变换，直方图均衡化、锐化处理 05-基于拉普拉斯算子、Ca