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sobel源码分析,opencv sobel源码

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...引导和sobel方法并不重要...intm _ max _ ab0if(m_Img_ sobel！NULL){delete 1、图像分割 Image阈值分割是一种传统的、最常用的图像分割方法，由于其实现简单、计算量小、性能稳定，成为图像分割中最基本、应用最广泛的分割技术 。特别适用于目标和背景占据不同灰度范围的图像，它不仅可以大大压缩数据量，还可以大大简化分析的处理步骤，所以在很多情况下，它是image 分析之前必不可少的图像预处理过程，特征提取和模式识别，图像阈值化的目的是根据灰度划分像素集合，每个子集形成一个对应于真实场景的区域 ， 每个区域都有一致的属性，但相邻区域没有 。

基本原理是:通过设置不同的特征阈值 ， 将图像像素分为若干类 。常用的特征包括:直接来自原始图像的灰度或彩色特征；从原始灰度或颜色值的变换中得到的特征 。设原图像为f(x，y)，根据一定的准则f(x，y)求特征值T，将图像分为两部分 。如果我们取b00(黑)和b11(白)，就是我们通常所说的图像二值化 。
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2、如何查找opencv中的函数可以上网 。也许你已经知道这个网站了 。有人用chm格式写了一个帮助手册 。本手册写于2007年，对于OPENCV2.0之前的版本完全可用，对于OPENCV2.0，手册中的内容也完全可用 ， 除了2.0中新增的C接口描述 。我们知道openCV是一个开源的图像处理库，所以我们有时候会想查看一些关键函数的源码 。我常用的方法(针对VisualStudio开发平台)是右击函数或数据类型定义查找然后在弹出的快捷方式中选择“Gotodefinition”(或“Goto Definition”英文版) ， 可以自动转到函数定义部分 。

3、为什么被调节的中介要使用process使用流程插件调解调整效果的五大优势:一、调解效果分析可一步到位 。过程之前，调解效果分析要循序渐进，分三步走 。PROCESS直接将这两个步骤整合在一起得到一个通用的结果，而不需要分两步设置and 分析，大大简化了步骤，呈现出更全面的结果 。值得一提的是，虽然过程是两步整合的，但结果也是一步一步呈现的，所以我们在论文中组织标准化的表格化结果非常方便 。

在流程出来之前，调整效果的分析要经过两个重要步骤:变量中心化和交互项构建 。虽然这两步操作起来并不难，但是有时候很容易忽略或者计算错误 。流程提供均值中心化后的交互式项目设置，可以自动完成 ， 因此更加准确高效 。第三，可以自动处理中介效应的Bootstrap和Sobel检验 。

4、...但用bootstrap、 sobel法都不显著,这种情况应怎么办?Bootstrap方法直接估计效果值，完全代替了Sobel不用公式 。你要仔细看一下文老师的文章《中介效应分析:方法与模型开发》，间接效应反过来的检验要比Bootstrap的好 。[摘要]中介效应检验:序贯检验法显著，bootstrap和sobel方法不显著 。我该怎么办？【问题】你要仔细阅读文老师的文章《中介效应分析:方法与模型开发》，间接效应的检验反过来比Bootstrap更好 。
5、求8方向的 sobel算子在matlab中的源代码intt0 ， t1，t2，t3，t4，t5，t6 ， T7；////sobel模板的八个邻域值intab1，ab2，ab3，ab4 ， ma，ma1 ， ma2intm _ max _ ab0if(m_Img_ sobel！NULL){ delete[]m _ Img _sobel；m _ Img _sobelNULL；} m _ Img _sobelnewunsignedchar[aline byte * a height]；if(m_iBitCount！8){//afxmessagebox(sobel只处理灰度图像，请先转换成灰度图像)；返回false；} else { for(inth 2； 。

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