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opencv sobel 예제

마지막 예제에서 출력 데이터 형식은 cv2입니다. CV_8U 또는 np.uint8. 그러나 약간의 문제가 있습니다. 흑백 전환은 양수 경사로 간주되고(양수 값은 있음) 흰색에서 검은색으로의 전환은 음수 경사로 간주됩니다(음수 값이 있음). 따라서 데이터를 np.uint8로 변환하면 모든 음수 경사가 0으로 만들어집니다. 간단하게 말하면, 당신은 그 가장자리를 그리워합니다. opencv 함수를 사용하여 YUV444에서 YUV422 리샘플링을 하고 그 반대의 경우도 마찬가지입니까? 나는이 기능을 찾을 수 없습니다. 예를 들어, Θ는 오른쪽에 더 밝은 수직 모서리에 대해 0입니다. 수평 변경: 이 방법은 홀수 크기의 커널과 결합하여 계산됩니다.

예를 들어 커널 크기가 3인 경우 다음과 같이 계산됩니다. G x {디스플레이 스타일 mathbf {G_{x}} }와 G y {디스플레이 스타일 mathbf {G_{y}} }의 부호가 그라데이션의 각도가 양수이고 다른 경우 음수와 동일합니다. 원 가장자리의 빨간색과 노란색 색상 아래의 예에서는 양수 각도를 나타내고 파란색과 청색 색상은 음수를 나타냅니다. 원의 왼쪽과 오른쪽의 세로 가장자리는 G y {displaystyle mathbf {G_{y}} } . 원의 위쪽과 아래쪽 의 수평 가장자리에는 G x {디스플레이 스타일 mathbf {G_{x}} } 위쪽 모서리의 음수 각도는 전환이 밝은 영역에서 어두운 영역임을 나타내고 아래쪽 가장자리의 양수 각도는 어두운 영역에서 밝은 영역으로의 전환을 의미합니다. 다른 모든 픽셀은 G x {디스플레이 스타일 mathbf {G_{x}} } 또는 G y {디스플레이 스타일 mathbf {G_{y}} } } 각도는 G y {displaystyle mathbf {G_{y}} } ~ G x {디스플레이 스타일 mathbf {G_{x}} } 변화율이 작은 픽셀의 비율의 함수이기 때문에 여전히 큰 각도 응답을 가질 수 있습니다. 결과적으로 노이즈는 일반적으로 바람직하지 않은 큰 각도 응답을 가질 수 있습니다. 이미지 처리 응용 프로그램에 그라데이션 각도 정보를 사용할 때는 이러한 잘못된 응답을 줄이기 위해 이미지 노이즈를 제거하기 위해 노력해야 합니다.

따라서 예를 들어 z 방향으로 3D 소벨 – 펠드만 커널 : 지난 두 튜토리얼에서 우리는 회전의 적용 예를 보았다. 가장 중요한 방법 중 하나는 이미지에서 파생 상품(또는 파생)을 계산하는 것입니다. Sobel 커널은 평균 및 분화 커널의 제품으로 분해될 수 있으므로 스무딩을 통해 그라데이션을 계산합니다. 예를 들어 G x {디스플레이 스타일 mathbf {G} _{x}}는 Fourier 도메인에서 가중치가 가중된 평균 제곱 각도 오류를 최소화하는 최적화로 인해 Scharr 연산자로 작성할 수 있습니다. 이 최적화는 결과 필터가 수치적으로 일관된 조건에서 수행됩니다. 따라서 대칭 제약 조건을 유지하는 것이 아니라 실제로 파생 커널입니다. Scharr의 이론에서 비롯된 3×3 필터의 가치는 최적의 8비트 정수입니다.