opencv-python 图像基础处理（四）

图像梯度-Sobel算子

 

Gx等于左边减去右边    Gy等于下减去上 可以得到像素值

dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize)
- ddepth:图像的深度
- dx和dy分别表示水平和竖直方向
- ksize是Sobel算子的大小

import cv2
import numpy as np
img=cv2.imread("d:/pie.png")
sobelx=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)#只测试水平方向地
sobelx1=cv2.convertScaleAbs(sobelx)
res=np.hstack((sobelx,sobelx1))
cv2.imshow('erosion', res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
#白到黑是正数，黑到白就是负数，所有得负数会被截断成0，所以要取绝对值

 

 

 

图像xy相加图像梯度

import  cv2
import numpy as  np
img=cv2.imread("d:/pie.png")
sobelx=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)#只测试水平方向地
sobely=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1,ksize=3)#只测试水平方向地
sobely1=cv2.convertScaleAbs(sobely)
sobelx1=cv2.convertScaleAbs(sobelx)

soblexy=cv2.addWeighted(sobelx1,0.5,sobely1,0.5,0)
cv2.imshow('erosion', soblexy)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

 

 

 

 图像梯度laplacian算法可以直接计算图像

 

import  cv2
import numpy as  np
img=cv2.imread("d:/pie.png")
sobelx=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)#只测试水平方向地
sobely=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1,ksize=3)#只测试水平方向地
sobely1=cv2.convertScaleAbs(sobely)
sobelx1=cv2.convertScaleAbs(sobelx)

soblexy=cv2.addWeighted(sobelx1,0.5,sobely1,0.5,0)
laplacian=cv2.Laplacian(img,cv2.CV_64F)
laplacian=cv2.convertScaleAbs(laplacian)
res=np.hstack((soblexy,laplacian))
cv2.imshow('erosion', res)
cv2.waitKey(0)

 

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