OpenCV学习（50）

最新推荐文章于 2024-09-19 13:43:29 发布

m0_53123717

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文章标签： opencv 学习计算机视觉

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_53123717/article/details/123119903

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本文介绍了OpenCV中的Scharr滤波器用于边缘检测，它用于计算图像差分。Scharr函数参数包括输入图像、输出图像、输出图像深度、差分阶数等。文章提供了示例程序，展示如何应用Scharr滤波器进行图像处理。

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图像变换（4）：基于OpenCV的边缘检测

五，scharr滤波器

1．计算图像差分:Scharr()函数

2.示例程序:Scharr滤波器

五，scharr滤波器

我们一般直接称scharr为滤波器，而不是算子。上文已经讲到，它在OpenCV中主要是配合Sobel算子的运算而存在的。下面让我们直接来看看其函数讲解。

1．计算图像差分:Scharr()函数

使用Scharr滤波器运算符计算x或y方向的图像差分。其实它的参数变量和Sobel基本上是一样的，除了没有ksize核的大小。

(1）第一个参数，InputArray类型的src，为输入图像，填Mat类型即可。

(2）第二个参数，OutputArray类型的 dst，即目标图像，函数的输出参数，需要和源图片有一样的尺寸和类型。
(3）第三个参数，int类型的 ddepth，输出图像的深度，支持如下src.depth(和 ddepth的组合:
·若src.depth()= cV_8U，取 ddepth =-1/CV_16S/CV_32F/CV_64F

·若src.depth() = CV_16U/CV_16S，取 ddepth =-1/CV_3