【OpenCV 完整例程】65. 图像锐化——Scharr 算子 ...

65. 图像锐化 -- -- Scharr 计数

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三. 空间字段(高访问过滤器)的加速过滤器

图像模糊化通过平滑(加权平均值)产生,与计算方法相当。图像锐化是通过差异计算(有限差异)实现的,灰度变化可以通过使用一种或两种差异生成的平滑(加权平均值)产生,与计算方法相似。图像锐化是通过差异计算(有限差异)实现的,灰度变化可以通过使用一种或两种差异获得。

图像清晰度的目标是改善图像的灰度跳跃,使模糊的图像更加清晰。 图像清晰度也被称为高纤维过滤器,它利用和推动高频(高频)和衰变,抑制低频(高频 ) 。 图像强化通常用于电子印刷、医疗成像和工业测试。

图像梯度提取法是直截了当和直截了当的,它正确地描述了图片的原始状况,导致一系列图像梯度的形成,包括罗伯茨、普威特、索贝尔、拉普拉西亚和沙拉。

3.5% 舒尔计数

Scharr也被称为 Scharr 过滤器,它估计X轴和y轴之间的图像方向差异。

当ksize=3, 舒尔是 Sole 的优化 。软体的移动速度和你一样快且精度更高。平滑部分是 Scharr 和Sobel 不同的地方。更重的部分是中心部分。这相当于标准差较低的高斯函数。这是一个更细的模板。

以下是舒尔计算的数字:
$$G^x=\left[\begin{array}{ccc}-3& 0& 3\\ -10& 0& 10\\ -3& 0& 3\end{array}\right],G^y=\left[\begin{array}{ccc}-3& 10& -3\\ 0& 0& 10\\ 3& 10& 3\end{array}\right]$$

Scharr的计算简单 与滚动, cv. Pilot2D 实现, OpenCV 也有一个函数 cv. Scharr, 与 scharr 计算。

函数说明：

参数说明：

• src：输入图像
• dst: 使用与 src 相同的图像、 大小和类型 。
• 深度:根据图像深度确定制作照片的数据深度。
• dx: x 轴的向导数,按升序排列。
• dy: y: 轴向导的顺序
• 缩放比例:可选比例缩放系数,默认 1
• delta: 可选偏移偏向输出图片, 默认值 0
• 边框类型:边框扩张类型,边填有残疾(BORDER_WRAP)。

图片锐化: Scharr 计数(过程1.80)

（本节完）

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Crated：2021-11-29

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完整的 OpenCV 进程 01。 我不知道你在说什么 (cv2) 但我不确定你在说什么。
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16. 不同大小的图像添加
17. 两张照片的渐变
18. 图像简化
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20. 图像比位化操作
21. 图像重叠
22. 在图片中插入非中文本
23. 中文本照片
23. 中文本照片
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65. 图像锐化 -- -- Scharr 计数