OpenCV笔记（十六）Sobel算子

最新推荐文章于 2025-03-04 14:55:35 发布

Kratze-Jayue

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分类专栏： # OpenCV图像处理文章标签：卷积模式识别 opencv 计算机视觉 cv

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本文详细介绍了Sobel算子和Scharr算子在图像边缘检测中的应用，包括理论基础、算子特性及OpenCV中相关API的使用。通过综合例程展示了如何利用这些算子进行图像的边缘提取，适用于图像处理和计算机视觉领域的学习者。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、理论

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。

二、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。

求取导数的近似值，kernel=3时不时很准确，OpenCV使用改进版本Scharr函数，算子如下:

三、相关API

1.Sobel

cv::Sobel (
InputArray Src // 输入图像
OutputArray dst// 输出图像，大小与输入图像一致
int depth // 输出图像深度. 
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、
double scale  = 1
double delta = 0
int borderType = BORDER_DEFAULT
)

2.Scharr

cv::Scharr (
InputArray Src // 输入图像
OutputArray dst// 输出图像，大小与输入图像一致
int depth // 输出图像深度. 
Int dx.  // X方向，几阶导数
int dy // Y方向，几阶导数. 
double scale  = 1
double delta = 0
int borderType = BORDER_DEFAULT
)

3.其他

GaussianBlur( src, dst, Size(3,3), 0, 0, BORDER_DEFAULT );
cvtColor( src,  gray, COLOR_RGB2GRAY );
addWeighted( A, 0.5,B, 0.5, 0, AB);
convertScaleAbs(A, B)// 计算图像A的像素绝对值，输出到图像B

四、综合例程

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

using namespace cv;
int main(int argc, char** argv) {
	Mat src, dst;
	src = imread("D:/vcprojects/images/test.png");
	if (!src.data) {
		printf("could not load image...\n");
		return -1;
	}

	char INPUT_TITLE[] = "input image";
	char OUTPUT_TITLE[] = "sobel-demo";
	namedWindow(INPUT_TITLE, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	namedWindow(OUTPUT_TITLE, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow(INPUT_TITLE, src);

	Mat gray_src;
	GaussianBlur(src, dst, Size(3, 3), 0, 0);
	cvtColor(dst, gray_src, CV_BGR2GRAY);
	imshow("gray image", gray_src);

	Mat xgrad, ygrad;
	Scharr(gray_src, xgrad, CV_16S, 1, 0);
	Scharr(gray_src, ygrad, CV_16S, 0, 1);

	// Sobel(gray_src, xgrad, CV_16S, 1, 0, 3);
	// Sobel(gray_src, ygrad, CV_16S, 0, 1, 3);
	convertScaleAbs(xgrad, xgrad);
	convertScaleAbs(ygrad, ygrad);
	imshow("xgrad", xgrad);
	imshow("ygrad", ygrad);

	Mat xygrad = Mat(xgrad.size(), xgrad.type());
	printf("type : %d\n", xgrad.type());
	int width = xgrad.cols;
	int height = ygrad.rows;
	for (int row = 0; row < height; row++) {
		for (int col = 0; col < width; col++) {
			int xg = xgrad.at<uchar>(row, col);
			int yg = ygrad.at<uchar>(row, col);
			int xy = xg + yg;
			xygrad.at<uchar>(row, col) = saturate_cast<uchar>(xy);
		}
	}
	//addWeighted(xgrad, 0.5, ygrad, 0.5, 0, xygrad);
	imshow(OUTPUT_TITLE, xygrad);

	waitKey(0);
	return 0;
}