OpenCV学习之图像梯度算子详解
目录
- 1.Sobel算子
- 2.Scharr算子
- 3.laplacian算子
本文是OpenCV图像视觉入门之路的第12篇文章,本文详细的介绍了图像梯度算子的各种操作,例如:Sobel算子Scharr算子laplacian算子等操作。
1.Sobel算子
Sobel算子是一种图像边缘检测算子,它是一种空间滤波器,可以检测图像中的边缘,而梯度运算是一种求导数的方法,可以用来检测图像中的局部变化。
import cv2 import numpy as np from numpy import unicode if __name__ == '__main__': # 不同算子的差异 img = cv2.imread('D:/Jupyter_Notebooks/0.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) sobel_x = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3) sobel_y = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3) sobel_x = cv2.convertScaleAbs(sobel_x) sobel_y = cv2.convertScaleAbs(sobel_y) sobel_xy = cv2.addweighted(sobel_x, 0.5, sobel_y, 0.5, 0) cv2.imshow("sobel_xy", sobel_xy) img = cv2.imread('D:/Jupyter_Notebooks/0.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.imshow("img", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
2.Scharr算子
Sobel算子是一种图像边缘检测算法,它可以检测图像中的水平边缘和垂直边缘。它使用卷积核来检测图像中的边缘,并且可以检测出图像中的细微变化。OpenCV是一个php计算机视觉库,它提供了一系列的函数,可以用来处理图像,包括Sobel算子。OpenCV提供了一系列的函数,可以用来处理图像,包括Sobel算子,但它也提供了其他的图像处理算法,如Canny边缘检测算法,Hough变换算法等。
import cv2 import numpy as np from numpy import unicode if __name__ == '__main__': img = cv2.imread('D:/Jupyter_Notebooks/0.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) scharrx = cv2.Scharr(img, cv2.CV_64F, 1, 0) scharry = cv2.Scharr(img, cv2.CV_64F, 0, 1) scharrx = cv2.convertScaleAbs(scharrx) scharry = cv2.convertScale开发者_Go入门Abs(scharry) scharrxy = cv2.addWeighted(scharrx, 0.5, scharry, 0.5, 0) cv2.imshow("scharrxy", scharrxy) img = cv2.imread('D:/Jupyter_Notebooks/0.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.imshow("img", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
3.laplacian算子
Laplacian算子是一种图像处理技术,它可以用来检测图像中的边缘和轮廓。它是一种二阶微分算子,可以用来检测图像中的边缘,并且可以用来检测图像中的噪声。它的基本原理是,它会计算图像中每个像素点的梯度,并且根据梯度的大js小来检测图像中的边缘。
import cv2 import numpy as np from numpy import unicode if __name__ == '__main__': img = cv2.imread('D:/Jupyter_Notebooks/0.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) laplacian = cv2.Laplacian(img, cv2.CV_64F) laplacian = cv2.convertScaleAbs(laplacian) cv2.imshow("laplacian", laplacian) img = cv2.imread('D:/Jupyter_Notebooks/0.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALEjavascript) cv2.imshow("img", img) cv2.waitKey(编程客栈0) cv2.destroyAllWindows()
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