OpenCV:梯度幅值、梯度方向

本文深入探讨了梯度计算的简化公式及其在图像处理中的应用。通过对比传统梯度计算公式,提出了一种更简便的计算方法,适用于离散图像像素点的梯度计算,从而快速准确地反映像素点变化方向。

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1. 梯度计算公式推导

上式可以用x和y方向梯度的,但是这样不够直观,不能直接感受梯度具体是朝哪个方向,

因此,梯度可以用梯度幅值和梯度方向表示;

  

但是求模的公式计算有点繁琐,又是平方,又是开根号的。

不妨将他简化一下,反正只要能表示他的长度就行了,公式变为:

这样求起来多方便,就一个绝对值以及求和。

但是实际图像中的操作如何用上述公式计算呢?

由于图像像素点是离散的,怎么求梯度呢?其实也很简单,梯度不就是该点的变化方向嘛,既然不连续,那就简化点,直接用该像素点的左右像素点的差作为x方向的梯度,上下像素点的差作为y方向的梯度,这样就OK了(虽然我感觉粗糙了点,但离散情况下好像也只能这么搞了,既反映了该像素点的变化情况,还计算简单,完美)。那么就可以得到水平x,垂直y方向的梯度,如下面公式所示。

 

 

 

 

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