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2021—2022学年第一学期寒假学习记录10
2022.01.10，今天是服务外包竞赛：随便拿个奖队的项目进行的第十天，今天根据项目要求继续学习matlab数字图像处理 实验九 图像分割 一、实验目的 使用MatLab 软件进行图像的分割。使学生通过实验体会一些主要的分割算子对图像处理的效果，以及各种因素对分割效果的影响。 二、图像边缘检测：Canny算子、Prewitt算子和sobel算子
边缘检测是检测图像中的一些像素点，它们周围的像素点的灰度发生了急剧的变化，我们认为在这过程中，图像中的物体不同导致了这一变化，因此可以将这些像素点作为一个集合，可以用来标注图像中不同物体的边界。边缘区域的灰度剖面可以看作是一个阶跃，即图像的灰度在一个很小的区域内图像的边缘检测（canny、sobel、prewitt的比较）
边缘检测 一、实验原理（及部分代码贴图） 图像边缘信息主要集中在高频段，通常说图像锐化或检测边缘，实质就是高频滤波。我们知道微分运算是求信号的变化率，具有加强高频分量的作用。在空域运算中来说，对图像的锐化就是计算微分。由于数字图像的离散信号，微分运算就变成计算差分或梯度。 CaOpenCV之更多梯度算子
python代码： import cv2 as cv import numpy as np src = cv.imread("./test.png") cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow("input", src) robert_x = np.array([[1, 0],[0, -1]], dtype=np.float32) robert_y = np.array([[0