该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~
由于收集图像数据的器件或传输数图像的通道的存在一些质量缺陷，文物图像时间久远，或者受一些其他外界因素、动态不稳定抓取图像的影响，使得图像存在模糊和有噪声的情况，从而影响到图像识别工作的开展。这时需要开展图像锐化和边缘检测处理，加强原图像的高频部分，锐化突出图像的边缘细节，改善图像的对比度，使模糊的图像变得更清晰。
图像锐化和边缘提取技术可以消除图像中的噪声，提取图像信息中用来表征图像的一些变量，为图像识别提供基础。通常使用灰度差分法对图像的边缘、轮廓进行处理，将其凸显。前文分别采用Laplacian算子、Robert算子、Prewitt算子和Sobel算子进行图像锐化边缘处理实验，本文将继续讲解Scharr算子、Canny算子和LOG算子。
本文主要讲解灰度线性变换，基础性知识希望对您有所帮助。
- 1.Scharr算子
- 2.Canny算子
- 3.LOG算子
- 4.总结代码
注意 ：该部分知识均为杨秀璋查阅资料撰写，未经授权禁止转载，谢谢！！如果有问题随时私聊我，只望您能从这个系列中学到知识，一起加油喔~
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