Bộ lọc phái sinh python
Trong blog hôm nay của loạt bài OpenCV này, chúng tôi sẽ triển khai Bộ lọc thông cao Laplacian hoặc đạo hàm bậc 2 Laplacian cho hình ảnh, đây là một xử lý hình ảnh rất hữu ích chủ yếu được sử dụng trong các lĩnh vực phòng thủ (trong tên lửa hoặc xe tăng) để theo dõi xe tăng và xe tải của kẻ thù Show Đọc toàn bộ bài viết với mã nguồn tại đây — https. // dự án máy học. net/laplacian-derivative-thứ-2/ Hãy làm nó…Bước 1 — Nhập các thư viện cần thiết cho đạo hàm bậc 2 Laplacianimport cv2 Bước 2 — Đọc hình ảnhimg = cv2.imread(‘4.tiff’)
Bước 3 — Hãy làm mờ hình ảnh để loại bỏ nhiễuimg = cv2.GaussianBlur(img,(13,13),0)
Bước 4 — Truyền ảnh qua đạo hàm cấp 2 Laplaciancú pháp. cv2. Laplacian(src, ddepth[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]]]) edges = cv2.Laplacian(img, -1, ksize=5, scale=1,delta=0,borderType=cv2.BORDER_DEFAULT)
Bước 5 - Hãy vẽ kết quảoutput = [img, edges] LƯU Ý — Bạn có thể đọc thêm về Toán tử Laplace tại đây Hãy cho tôi biết nếu có bất kỳ câu hỏi nào liên quan đến phái sinh bậc 2 Laplacian bằng cách liên hệ với tôi qua email hoặc LinkedIn Để biết thêm giải thích về mã và mã nguồn, hãy truy cập tại đây - https. // dự án máy học. net/laplacian-derivative-thứ-2/ Vì vậy, đây là tất cả những gì dành cho blog này, cảm ơn vì đã đọc nó và tôi hy vọng bạn sẽ mang theo thứ gì đó sau khi đọc nó và cho đến lần sau 👋… Đọc bài viết trước của tôi. CÁCH VẼ BIỂU ĐỒ HÌNH ẢNH MỨC XÁM THEO 2 CÁCH TRONG PYTHON SỬ DỤNG OPENCV Kiểm tra các dự án học máy khác của tôi, dự án học sâu, dự án thị giác máy tính, dự án NLP, dự án Flask tại machinelearningprojects. bọc lưới Tại sao không sử dụng những gì đã hoạt động hay còn gọi là np. gradient và đặt nó trở lại khung dữ liệu của bạn?
đầu ra Tiếp theo, bạn có thể phân biệt và như bạn có thể thấy trong 18 hàng đầu tiên mà bạn đã đề cập, có nhiều điểm có độ dốc lớn hơn 0 |