OpenCV__Python sobel算子_教程19

最新推荐文章于 2024-04-07 20:13:17 发布

chencaw

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分类专栏： opencv_python2021专栏

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本文介绍了使用OpenCV库进行图像边缘检测的方法，包括Sobel算子、Scharr算子及Laplacian算子的应用。通过具体示例展示了如何通过不同算子获取图像的水平、垂直边缘及梯度信息。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1、Sobel算子和Scharr

dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]]])

前四个是必须的参数：

第一个参数是需要处理的图像；
第二个参数是图像的深度，-1表示采用的是与原图像相同的深度。目标图像的深度必须大于等于原图像的深度；
dx和dy表示的是求导的阶数，0表示这个方向上没有求导，一般为0、1、2。

其后是可选的参数：

dst不用解释了；
ksize是Sobel算子的大小，必须为1、3、5、7。
scale是缩放导数的比例常数，默认情况下没有伸缩系数；
delta是一个可选的增量，将会加到最终的dst中，同样，默认情况下没有额外的值加到dst中；

borderType是判断图像边界的模式。这个参数默认值为cv2.BORDER_DEFAULT。

#引入opencv模块
import cv2 as cv
#引入numpy模块
import numpy as np
#引入sys模块
import sys


#soble
def sobel_test(img):
    grad_x = cv.Sobel(img,cv.CV_32F,1,0)
    grad_y = cv.Sobel(img,cv.CV_32F,0,1)
    gradx = cv.convertScaleAbs(grad_x)
    grady = cv.convertScaleAbs(grad_y)
    cv.imshow("gradient-x",gradx)
    cv.imshow("gradient-y",grady)

    #grad_xy = cv.Sobel(img,cv.CV_32F,2,1)
    #gradxy = cv.convertScaleAbs(grad_xy)
    #cv.imshow("gradient-xy",gradxy)

    gradxyadd = cv.addWeighted(gradx,0.5,grady,0.5,0) 
    cv.imshow("gradient-xyadd",gradxyadd)


def scharr_test(img):
    grad_x = cv.Scharr(img,cv.CV_32F,1,0)
    grad_y = cv.Scharr(img,cv.CV_32F,0,1)
    gradx = cv.convertScaleAbs(grad_x)
    grady = cv.convertScaleAbs(grad_y)
    cv.imshow("scharrgradient-x",gradx)
    cv.imshow("scharrgradient-y",grady)

    #grad_xy = cv.Sobel(img,cv.CV_32F,2,1)
    #gradxy = cv.convertScaleAbs(grad_xy)
    #cv.imshow("scharrgradient-xy",gradxy)

    gradxyadd = cv.addWeighted(gradx,0.5,grady,0.5,0) 
    cv.imshow("scharrgradient-xyadd",gradxyadd)


def img_test():
    img = cv.imread('E:/chenopencvblogimg/lena22.jpg')
    #判断是否读取成功
    if img is None:
        print("Could not read the image,may be path error")
        return
    cv.namedWindow("origin Pic",cv.WINDOW_NORMAL)
    cv.imshow("origin Pic",img)

    sobel_test(img)
    scharr_test(img)

    #让显示等待键盘输入维持在那里，否则程序跑完就闪退啦！
    cv.waitKey(0)
    #销毁窗口
    cv.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    sys.exit(img_test() or 0)

2、Laplacian算子

#引入opencv模块
import cv2 as cv
#引入numpy模块
import numpy as np
#引入sys模块
import sys


#soble
def sobel_test(img):
    grad_x = cv.Sobel(img,cv.CV_32F,1,0)
    grad_y = cv.Sobel(img,cv.CV_32F,0,1)
    gradx = cv.convertScaleAbs(grad_x)
    grady = cv.convertScaleAbs(grad_y)
    cv.imshow("gradient-x",gradx)
    cv.imshow("gradient-y",grady)

    #grad_xy = cv.Sobel(img,cv.CV_32F,2,1)
    #gradxy = cv.convertScaleAbs(grad_xy)
    #cv.imshow("gradient-xy",gradxy)

    gradxyadd = cv.addWeighted(gradx,0.5,grady,0.5,0) 
    cv.imshow("gradient-xyadd",gradxyadd)


def scharr_test(img):
    grad_x = cv.Scharr(img,cv.CV_32F,1,0)
    grad_y = cv.Scharr(img,cv.CV_32F,0,1)
    gradx = cv.convertScaleAbs(grad_x)
    grady = cv.convertScaleAbs(grad_y)
    cv.imshow("scharrgradient-x",gradx)
    cv.imshow("scharrgradient-y",grady)

    #grad_xy = cv.Sobel(img,cv.CV_32F,2,1)
    #gradxy = cv.convertScaleAbs(grad_xy)
    #cv.imshow("scharrgradient-xy",gradxy)

    gradxyadd = cv.addWeighted(gradx,0.5,grady,0.5,0) 
    cv.imshow("scharrgradient-xyadd",gradxyadd)


def laplacian_test(img):
    dst = cv.Laplacian(img,cv.CV_32F)
    lpls = cv.convertScaleAbs(dst)
    cv.imshow("laplacian_test",lpls)

#四领域laplacian核定义实现
def laplacian_kernel_4(img):
    kernel = np.array([[0,1,0],[1,-4,1],[0,1,0]])
    dst = cv.filter2D(img,cv.CV_32F,kernel=kernel)
    lpls = cv.convertScaleAbs(dst)
    cv.imshow("laplacian_kernel_4",lpls)


#八领域laplacian核定义实现
def laplacian_kernel_8(img):
    kernel = np.array([[1,1,1],[1,-8,1],[1,1,1]])
    dst = cv.filter2D(img,cv.CV_32F,kernel=kernel)
    lpls = cv.convertScaleAbs(dst)
    cv.imshow("laplacian_kernel_8",lpls)

def img_test():
    img = cv.imread('E:/chenopencvblogimg/lena22.jpg')
    #判断是否读取成功
    if img is None:
        print("Could not read the image,may be path error")
        return
    cv.namedWindow("origin Pic",cv.WINDOW_NORMAL)
    cv.imshow("origin Pic",img)

    #sobel_test(img)
    #scharr_test(img)
    laplacian_test(img)
    laplacian_kernel_4(img)
    laplacian_kernel_8(img)
    #让显示等待键盘输入维持在那里，否则程序跑完就闪退啦！
    cv.waitKey(0)
    #销毁窗口
    cv.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    sys.exit(img_test() or 0)