Opencv图像梯度处理

Opencv图像梯度处理

1. 模糊处理

# 图像模糊处理示例
import cv2
import numpy as np

## 中值滤波
im = cv2.imread("../data/lena.jpg", 0)
cv2.imshow("orig", im)

# 调用medianBlur中值模糊
# 第二个参数为滤波模板的尺寸大小，必须是大于1的奇数，如3、5、7
im_median_blur = cv2.medianBlur(im, 5)
cv2.imshow('median_blur', im_median_blur)

# 均值滤波
# 第二个参数为滤波模板的尺寸大小
im_mean_blur = cv2.blur(im, (3, 3))
cv2.imshow("mean_blur", im_mean_blur)

# 高斯滤波
# 第三个参数为高斯核在X方向的标准差
im_gaussian_blur = cv2.GaussianBlur(im, (5, 5), 3)
cv2.imshow("gaussian_blur", im_gaussian_blur)

# 使用高斯算子和filter2D自定义滤波操作
gaussan_blur = np.array([
    [1, 4, 7, 4, 1],
    [4, 16, 26, 16, 4],
    [7, 26, 41, 26, 7],
    [4, 16, 26, 16, 4],
    [1, 4, 7, 4, 1]], np.float32) / 273
# 使用filter2D, 第二个参数为目标图像的所需深度, -1表示和原图像相同
im_gaussian_blur2 = cv2.filter2D(im, -1, gaussan_blur)  
cv2.imshow("gaussian_blur2", im_gaussian_blur2)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

• 执行结果：
  

2. 图像锐化处理

# 图像锐化示例
import cv2
import numpy as np

im = cv2.imread("../data/lena.jpg", 0)
cv2.imshow("orig", im)

# 锐化算子1
sharpen_1 = np.array([[-1, -1, -1],
                      [-1, 9, -1],
                      [-1, -1, -1]])
# 使用filter2D进行滤波操作
im_sharpen1 = cv2.filter2D(im, -1, sharpen_1)
cv2.imshow("sharpen_1", im_sharpen1)

# 锐化算子2
sharpen_2 = np.array([[0, -1, 0],
                      [-1, 8, -1],
                      [0, 1, 0]]) / 4.0
# 使用filter2D进行滤波操作
im_sharpen2 = cv2.filter2D(im, -1, sharpen_2)
cv2.imshow("sharpen_2", im_sharpen2)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

• 执行结果：
  

3. 边沿检测

# 边沿检测示例
import cv2 as cv

im = cv.imread('../data/lily.png', 0)
cv.imshow('Original', im)

# # 水平方向滤波
# hsobel = cv.Sobel(im, cv.CV_64F, 1, 0, ksize=5)
# cv.imshow('H-Sobel', hsobel)
# # 垂直方向滤波
# vsobel = cv.Sobel(im, cv.CV_64F, 0, 1, ksize=5)
# cv.imshow('V-Sobel', vsobel)
# 两个方向滤波
# cv2.CV_64F: 输出图像深度，本来应该设置为-1，但如果设成-1，可能会发生计算错误
# 所以通常先设置为精度更高的CV_64F
sobel = cv.Sobel(im, cv.CV_64F, 1, 1, ksize=5)
cv.imshow('Sobel', sobel)

# Laplacian滤波：对细节反映更明显
laplacian = cv.Laplacian(im, cv.CV_64F)
cv.imshow('Laplacian', laplacian)

# Canny边沿提取
canny = cv.Canny(im,
                 50, # 滞后阈值
                 240) # 模糊度
cv.imshow('Canny', canny)

cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()

• 执行结果：