該系列文章是講解Python OpenCV圖像處理知識，前期主要講解圖像入門、OpenCV基礎用法，中期講解圖像處理的各種算法，包括圖像銳化算子、圖像增強技術、圖像分割等，后期結合深度學習研究圖像識別、圖像分類應用。希望文章對您有所幫助，如果有不足之處，還請海涵~

由于收集圖像數據的器件或傳輸數圖像的通道的存在一些質量缺陷，文物圖像時間久遠，或者受一些其他外界因素、動態不穩定抓取圖像的影響，使得圖像存在模糊和有噪聲的情況，從而影響到圖像識別工作的開展。這時需要開展圖像銳化和邊緣檢測處理，加強原圖像的高頻部分，銳化突出圖像的邊緣細節，改善圖像的對比度，使模糊的圖像變得更清晰。

圖像銳化和邊緣提取技術可以消除圖像中的噪聲，提取圖像信息中用來表征圖像的一些變量，為圖像識別提供基礎。通常使用灰度差分法對圖像的邊緣、輪廓進行處理，將其凸顯。前文分別采用Laplacian算子、Robert算子、Prewitt算子和Sobel算子進行圖像銳化邊緣處理實驗，本文將繼續講解Scharr算子、Canny算子和LOG算子。

本文主要講解灰度線性變換，基礎性知識希望對您有所幫助。

• 1.Scharr算子
• 2.Canny算子
• 3.LOG算子
• 4.總結代碼

注意 ：該部分知識均為楊秀璋查閱資料撰寫，未經授權禁止轉載，謝謝！！如果有問題隨時私聊我，只望您能從這個系列中學到知識，一起加油喔~

該系列在github所有源代碼：

與50位技術專家面對面20年技術見證，附贈技術全景圖

總結

以上是生活随笔為你收集整理的[Python图像处理] 十八.图像锐化与边缘检测之Scharr算子、Canny算子和LOG算子的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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