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OpenCV.Scharr梯度
Scharr梯度 Scharr梯度算子分为X方向Y与方向，可以分别计算其各自方向的梯度图像，然后将其进行平均权重相加即可。其声明如下： Scharr(src, dst, ddepth, dx, dy); 各参数解释如下： src 表示此操作的源(输入图像)的Mat对象。 dst 表示此操作的目标(输出图像)的Mat对象。 ddepthOpenCV学习笔记(二)采用OpenCV-python对采集到的图像采用四种滤波方式进行边缘检测,并采用多线程
博主学习python做的第二个小项目，blog用以记录学习过程 任务要求: 1、调取NVIDIA NX系统摄像头，获取视频（帧）流 2、四种滤波分别采用：Canny、Sobel、Laplacian、Scharr 3、多进程（threading） 一、调取摄像头获取视频帧 详见上一篇blog：blog链接 二、四种滤波 Sobel滤波和Scharr滤波openCV学习笔记（2）
以下所有操作建议使用png格式的原始图片，使用jpg图片虽然不会出错，但一些操作的结果不太好，原因未知，可能是png格式保留信息更多？ （1）图像形态学 --腐蚀操作 先读进来原始图像 import numpy as np import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt img = cv.imread("circle.jpg")图像边缘检测，sobel，scharr
#include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream>#include <math.h>using namespace cv;using namespace std;Mat src, dst,dst2,gray_src;char* INPUT_WIN = "input image";char* OUTPUT_WIN = "binary image";int threshold_value