左图为原图，右图为sobel x方向边缘检测后的效果，我很好奇，为什么sobel边缘检测后的图像是彩色的，而且最终要的边缘部分，比如液位部分，为红色，假如背景为蓝色，那么液位部分也是蓝色。这是为什么呢？
官方文档里也找不到相关信息，百度也找不到，若能解决，感激不尽！
openCV sobel边缘检测的图像彩色问题！求大神，感激不尽！！
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- zhuanzhuan1231 2018-04-17 12:33关注
百度到的sobel边缘检测的相关信息全是直接使用 sobel函数的，没有人知道sobel检测后的彩色图像生成的边缘图像的颜色是怎么生成的么？
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- 2023-03-08 13:02回答 2 已采纳 “Devil组”引证GPT后的撰写：你可以使用OpenCV中的 cv2.normalize() 函数来对结果进行归一化处理，例如： sobel1 = cv2.Sobel(img, cv2.CV_6
- 2022-04-14 00:07回答 3 已采纳 安装imutilspip install imutils代码ShapeDetector.Py import cv2 class ShapeDetector: def __init__(self
- 2021-08-19 15:20回答 1 已采纳 那你至少要知道说拼接位置吧？不知道拼接位置你怎么拼接。如果像SIFT之类算法无法使用的时候，还有一种就是要求你拼接位置上面的图片要一样吗，也就是说至少要有部分是重叠的，这样的话你可以将重叠部分的图片取
- 2020-12-21 09:35文章目录一、rgb空间下的sobel边缘检测（1）代码（2）结果二、hsv-s空间下的加入图像腐蚀和图像膨胀的sobel边缘检测（1）代码（2）结果三、hsv-s空间下的加入图像腐蚀和图像膨胀，并进行孔洞填充后的sobel边缘检测...
- 2022-05-07 15:17回答 1 已采纳 溢出强制转换会出问题，正确的做法应该是把这些去掉，然后将bb,bg,br定义成int类型，然后用你下面的SetCorrectPix函数来处理溢出的问题
- 2022-05-29 17:00回答 4 已采纳 img = cv2.imread("../images/test01.png") # 添加的前景图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2
- 2020-12-18 12:51回答 4 已采纳 你卷积拉普拉斯算子干什么？那不是锐化吗？你不是要去除后面的高频部分吗？ 如果你是固定这张图片，那很简单啊，转到频域，去掉高频再转回来，至于截止频率是多少，你就多实验几次，看设置到多少的时候可以去掉
- 2023-12-15 20:58智慧医疗探索者的博客 边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化，包括深度不连续、表面方向不连续、物质属性变化和场景照明...
- 2020-10-20 14:25回答 1 已采纳 先说你这个报错，是main函数中print写错，应该是printf，估计重载到什么函数上去了报了这个错。 你先改吧，其他还有很多错，看不下去了。
- 2016-09-25 05:54回答 2 已采纳 你好！在你的帮忙下已经顺利解决了这个问题！！谢谢！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！。我想问下，那个悬赏金怎么给你？
- 2022-07-05 16:31回答 3 已采纳 【OpenCV 例程200篇】50. 图像增强—直方图统计量图像增强https://blog.csdn.net/youcans/article/details/121706228 【OpenCV 例程
- 2021-10-17 18:43点云侠的博客 OpenCV——Sobel边缘检测C++及python代码实现。
- 2022-03-20 21:08回答 2 已采纳 可以的，正常写不行的话加上tif的标志位试试看。但是注意的是plt和opencv的格式，plt是rgb，opencv是bgr格式。具体看你的tif格式如何 //! Imwrite flags enu
- 2022-07-14 15:29基于opencv的sobel算子的实现,包含相关文档和详细代码，可用于图像边缘检测的实现。
- 2024-04-03 09:11图像处理 图像处理_基于OpenCV实现的边缘检测算法之Sobel
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