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我正在使用大小为 3x3 的 sobel 滤波器来计算图像导数。看网上的一些文章，尺寸 5x5 和 7x7 的 sobel 过滤器的内核似乎也很常见，但我找不到它们的内核值。

有人可以让我知道尺寸为 5x5 和 7x7 的 sobel 滤波器的内核值吗？此外，如果有人可以共享一种生成内核值的方法，那将非常有用。

提前致谢。

我将http://shakithweblog.blogspot.kr/2012/12/getting-sobel-filter-application.html用于 zynq 处理器。我在 PL 部分使用他的滤波器设计并运行 hdmi 测试。我正在输入这个文件 ，我的过滤输出是这样的：

我正在尝试显示 1920 * 1080 像素。现在让我们假设您很难准确地看到我的设计/或下载设计并检查它，甚至您不熟悉 zynq 板，但是否有可能猜测为什么滤波器输出可能是这样的？我该怎么做才能使它正确。我需要一些建议。

正如我最近阅读了一些关于神经网络的期刊和 pdf 文件。我将注意力集中在一篇关于“使用神经网络进行手写识别”的文章上。另外，我正在研究反向传播。我的问题是“为什么作者建议读者使用 Sobel 算子作为预处理技术，而不是简单地将笔迹处理到神经网络？

创建三个边缘模型并使用 sobel 掩码计算梯度幅度。绘制水平强度剖面。绘制拉普拉斯图像的水平强度分布

我一直在尝试使用 mips mars 实现抽搐矩阵。我在生成它时遇到了一些问题。所以我得到的是这个，我可以打开一个图像文件（512x512）将其转换为灰度，然后当我尝试应用抽搐时，我只得到一个黑色方块：这是整个程序：

我正在尝试实现面向边缘的直方图：但是代码中存在问题，我无法弄清楚 val=fix((angles(i,j)-a_min)/(BinSize))+1;南要去哪里

我拿了 8 个垃圾箱。1.首先我使用sobel算子找到梯度和角度。2. 后来我有 8 个箱（-pi/2 到 pi/2，因为 atan 返回这两个值之间的值），我根据角度对梯度幅度进行分箱。

我正在 Android 平台上创建数独解决应用程序，并且在处理图像时遇到了问题。我正在尝试使用 OpenCV 使用 Sobel 过滤器找到拼图的水平线，然后使用 Otsu 算法进行阈值处理：

这种方法实际上适用于大多数图像，例如：

但是，以下图像失败：

有人可以解释为什么结果如此不同，而上面的第二张图片只返回一行吗？另外，我是否应该只使用另一种方法，例如 Canny 或 Hough 线？

提前致谢！

编辑：使用 marol 的建议，我尝试尽可能多地删除黑色边框，而不必扭曲图像。这是将上述相同过程应用于这些重新处理的图像时的结果。

图 1：

图 2：

如您所见，结果更好，因为已检测到大多数行。但是，它仍然不够好。它可以通过添加一个固定的阈值来改进，但是对于每个图像来说必须是不同的。

我可能会使用一种新方法，因为这种方法似乎不够健壮。任何提示将不胜感激。

我使用sobel边缘检测。

如果您有 Matlab，这是示例图像文件

Matlab 本身如何设法实现像这样的非常薄的边缘（仅使用 Matlab 的边缘函数，以 'sobel' 作为参数）

但是当我尝试以自己的方式做sobel算法时，假设过程是一样的..

为什么它不一样？我的实现中仍然缺少什么来实现 Matlab 的薄边？

谢谢

我正在尝试进入计算机视觉领域，首先我在 MATLAB 中实现了一个 Sobel 滤波器，我在这里读到了：http ://en.wikipedia.org/wiki/Sobel_operator

这是代码：

这是我测试过的图像：

这是结果：

我不知道从哪里开始，我已经尝试过细线或阈值，我应该采取哪些步骤来使这个运行更好？

I want to implement Sobel Filter by myself (actual no beautiful implementation). But after doing the convolution I have no idea how to calculate the rgb values.

• Assumption: grey scaled image

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