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我尝试在 Java 中实现 Sobel 运算符,但结果只是一些像素的混合。
int i, j;
FileInputStream inFile = new FileInputStream(args[0]);
BufferedImage inImg = ImageIO.read(inFile);
int width = inImg.getWidth();
int height = inImg.getHeight();
int[] output = new int[width * height];
int[] pixels = inImg.getRaster().getPixels(0, 0, width, height, (int[])null);
double Gx;
double Gy;
double G;
for(i = 0 ; i < width ; i++ )
{
for(j = 0 ; j < height ; j++ )
{
if (i==0 || i==width-1 || j==0 || j==height-1)
G = 0;
else{
Gx = pixels[(i+1)*height + j-1] + 2*pixels[(i+1)*height +j] + pixels[(i+1)*height +j+1] -
pixels[(i-1)*height +j-1] - 2*pixels[(i-1)*height+j] - pixels[(i-1)*height+j+1];
Gy = pixels[(i-1)*height+j+1] + 2*pixels[i*height +j+1] + pixels[(i+1)*height+j+1] -
pixels[(i-1)*height+j-1] - 2*pixels[i*height+j-1] - pixels[(i+1)*height+j-1];
G = Math.hypot(Gx, Gy);
}
output[i*height+j] = (int)G;
}
}
BufferedImage outImg = new BufferedImage(width,height,BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY);
outImg.getRaster().setPixels(0,0,width,height,output);
FileOutputStream outFile = new FileOutputStream("result.jpg");
ImageIO.write(outImg,"JPG",outFile);
JFrame TheFrame = new JFrame("Result");
JLabel TheLabel = new JLabel(new ImageIcon(outImg));
TheFrame.getContentPane().add(TheLabel);
TheFrame.setSize(width, height);
TheFrame.addWindowListener(new WindowAdapter() {
public void windowClosing(WindowEvent e) {
System.exit(0);
}
});
TheFrame.setVisible(true);
它对于方形图像效果很好,但是当宽度!=高度时,结果图像被破坏并且有一些对角黑线。 :\
示例:
结果:
最佳答案
您的代码似乎期望 Raster.getPixels
在列中生成结果,如下所示:
0 3 6
1 4 7
2 5 8
但我相信它实际上是按行进行的,如下所示:
0 1 2
3 4 5
6 7 8
所以基本上,你目前有这样的东西:
pxy = pixels[x * height + y];
你应该有
pxy = pixels[y * width + x];
例如,您有:
pixels[(i+1)*height + j-1]
你想要
pixels[(j-1)*width + i-1]
关于java - Sobel 运算符不适用于矩形图像,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/31176610/
我尝试用java实现Sobel边缘检测。它有点有效,但我收到了很多看似随机的噪音...... 我将图像加载为 BufferedImages 并首先将其转换为灰度图像(通过我在网上找到的算法)。之后我计
我尝试在 Java 中实现 Sobel 运算符,但结果只是一些像素的混合。 int i, j; FileInputStream inFile = new FileInputStream
我有每个像素的 Sobel 算子的梯度。在我的例子中是 320x480。但是我怎样才能将它们与方向联系起来呢?例如,我打算绘制指纹方向图。那么,我该如何开始呢? 是将梯度分成 block (例如 16
我为 Sobel 运算符编写了一个用于边缘检测的类,但是当我使用示例图像时,我的边缘消失了。如果有人可以帮助我,我将不胜感激。 import java.awt.image.BufferedImage;
x-导数 Sobel 看起来是这样的: -1 0 +1 -2 0 +2 -1 0 +1 假设我的图像有两个样本看起来像这样(0=黑色,1=白色): 0 0 1 1 0 0 0 0
我正在使用图像上的索贝尔边缘检测进行作业。我目前正在努力进行渐变操作。编译时收到“二元运算符 '*' 的操作数类型错误”错误。我认为这可能是因为我将所有像素定义为字母,并且我不确定下一步应该是什么。任
我的 Sobel 边缘检测算子的输出很奇怪。这是我的代码: BufferedImage temp = img; float kernelx[][] = {{-1, 0, 1},{-2,
我想在我的 android 应用程序中使用 Sobel 运算符。但是我不明白如何使用一个像素。 int sobel_x[][] = {{-1, 0, 1}, {-2, 0, 2},
我想在图像上使用高斯模糊作为使用 sobel 边缘检测过滤器的预处理步骤。 我以前在灰度图像上有效地实现了 sobel 和高斯模糊运算符,但是,我从未尝试过在彩色图像上使用它们。 之前,我一直采用像素
对于嵌入式设计,我试图在不使用缓冲器的情况下在板上实现索贝尔边缘检测。即我直接从屏幕上阅读和写作。但是,我可以存储大约一两个图像宽度的数据以供以后引用。这是由于董事会规定的限制。但是我陷入了一些问题。
这个问题不太可能帮助任何 future 的访问者;它只与一个小的地理区域、一个特定的时间点或一个非常狭窄的情况有关,这些情况并不普遍适用于互联网的全局受众。为了帮助使这个问题更广泛地适用,visit
我试图理解 cv2.Sobel 中的 scale 参数.将 scale 设置为 1/8,我沿 x 轴得到如下输出: 但是对于 scale = 10 或 scale = 100,输出非常相似。 上面两幅
我正在使用 sobel 运算符通过 EmguCV 3.0(OpenCV 的 .NET 包装器)检测灰度图像中的边缘。 我使用的代码是 Image gray = new Image(@"C:\gray.
我正在使用 skimage 创建一个与此类似的 sobel 过滤器图像... 我想知道有没有办法锐化这个 sobel 滤镜图像?比如说,把那些比较淡的白线去掉,比如气球后面的淡淡的线条? 我用 Ski
OpenCV 文档说,(order == 0) 表示不会在这个方向上应用导数,即不会执行此内核的计算。 (Order == 1) 意味着这个方向的图像和内核只是一个简单的卷积。 但是 (order =
我想在文本中找到笔划的方向。 Sobel 算子如何用于此目的? 这张图显示的是dp,也就是梯度方向。我想知道如何应用 Sobel 运算符找到要选择的像素,从 p 到 q,沿着路径 sp,到找到边缘上的
我正在尝试对墙壁图像使用 sobel 过滤器,但它不起作用。 我的代码是: im=scipy.misc.imread('IMG_1479bis.JPG') im = im.astype('int32'
阅读一篇论文,我很难理解所描述的算法: 给定手写样本的黑白数字图像,裁剪出单个字符进行分析。由于这可以是任意大小,因此算法需要考虑到这一点(如果更简单,我们可以假设大小为 2^n x 2^m)。 现在
我正在尝试在水平和垂直方向上实现 sobel 运算符。但不知何故我得到了反向输出。我在下面附上的代码。对于水平蒙版 char mask [3][3]= {{-1,-2,-1},{0,0,0},{1,
我在使用 Sobel 算子进行边缘检测时遇到问题:它会产生太多假边缘,效果如下图所示。我正在使用 3x3 sobel 运算符 - 首先提取垂直然后水平,最终输出是每个滤波器输出的幅度。合成图像的边
我是一名优秀的程序员,十分优秀!