Pytorch 实现sobel算子的卷积操作详解

图像处理经典滤波算法实现,包括中值滤波、卷积、Sobel、Canny、Pyramid、Hough变换、轮廓提取、直方图均衡化、小波变换等等,这是我在国外网上下载的一个工具,可以试验算法效果,用着不错,

主要介绍了Pytorch 卷积中的 Input Shape用法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

在OpenCV中实现用Sobel算子对彩色图像和灰度图像进行边缘检测的算法

一种改进的八方向的sobel算子，matlab源代码

这里给出了4种经典的边缘检测算子在matlab中的算法实现，可运行

OpenCV 边缘检测算法，有利于理解，很不错，好好研究研究

边缘检测 sobel算子 hough变换等检测算子 很好的东西，初学者可以看一下 Edge Detection and Segmentation

卷积应用-图像边缘提取 边缘是像素值发生跃迁的地方,是图像的显著特征之一,在图像特征提取、对象检测、模式识别等方面都有重要的作用。 如何捕捉/提取边缘 – 对图像求它的一阶导数delta = f(x)

利用官方的视频处理库实现sobel算法的硬件实现，并通过了验证。最后导出ip核

pytorch-fcn PyTorch实现。 要求 > = 0.2.0 > = 0.1.8 > = 6.1.5 安装 git clone https://github.com/wke