open cvSobel算子与Scharr算子

最新推荐文章于 2022-11-28 21:18:24 发布

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最新推荐文章于 2022-11-28 21:18:24 发布 · 373 阅读

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#卷积 #opencv #计算机视觉 #边缘检测

本文介绍了Sobel算子作为离散微分算子，用于图像边缘检测，它结合了高斯平滑和微分求导。Sobel算子在3x3核时可能不准确，OpenCV推荐使用Scharr算子，它提供了更精确的导数近似值。文章详细阐述了Sobel和Scharr算子的API用法，并给出了示例代码。

Sobel算子的特性

卷积应用-图像边缘提取

●边缘是什么- 是像素值发生跃迁的地方,是图像的显著特
征之一,在图像特征提取、对象检测、模式识别等方面都
有重要的作用。

●如何捕捉/提取边缘 -对图像求它的一阶导数
delta= f(x)-f(x-1), delta越大,说明像素在x方向变化越大,
边缘信号越强，

~~●忘记了,不要担心,用Sobel算子就好! 卷积操作 !~~

什么是 Sobel算子
●是离散微分算子 ( discrete differentiation operator),
用来计算图像灰度的近似梯度

●Soble算子功能集合高斯平滑和微分求导

●又被称为一阶微分算子, 求导算子,在水平和垂直两
个方向上求导,得到图像x方法与y方向梯度图像

最终梯度 G=水平梯度|Gx|+垂直梯度|Gy|

Sobel算子
●求取导数的近似值 , kernel=3时不是很准确(跨度太小易受到干扰)，OpenCV
使用改进版本Scharr函数，算子如下 :

	-3    0 	+3 
Gx= -10   0 	+10
	-3    0 	+3
	
	 -3   -10   -3
Gy=   0     0	 0
	 +3    +10  +3

API说明c::Sobel
cv::Sobel(
InputArray Src //输入图像
OutputArray dst//输出图像,大小与输入图像-致
int depth //输出图像深度（一定要大于或等于输入深度）
int dx, //x方向,几阶导数
int dy //dy方向,几阶导数.
int ksize SOBEL算子kernel大小,必须是1、3、 5、7 等奇数
double scale =1
double delta=0
int borderType = BORDER _DEFAULT
)

API-Sobel的改进版本-Scharr（除了名字不一样别的都一样）

API说明c::Scharr
cv::Sobel(
InputArray Src //输入图像
OutputArray dst//输出图像,大小与输入图像-致
int depth //输出图像深度（一定要大于或等于输入深度）
int dx, //x方向,几阶导数
int dy //y方向,几阶导数.
int ksize SOBEL算子kernel大小,必须是1、3、 5、7 等奇数
double scale =1
double delta=0
int borderType = BORDER _DEFAULT
)

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui_c.h>
#include <iostream>
#include <math.h>

using namespace cv;
using namespace std;

Mat src, dst,mix;





int xxa = 1; //导数方向为1 0 时梯度为X方向
int yya = 0;
int xa =