opencv python 6 图像梯度_opencv pyqt6-优快云博客

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本文介绍了使用OpenCV进行图像处理中的梯度计算方法，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Python实现这些算子，并解释了不同参数的作用。

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opencv python 6 图像梯度

cv2.Sobel()实现了带方向的图像梯度计算。

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

import cv2 

img = cv2.imread('a.jpg', 0)
sx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize = 5)
cv2.imshow('sobel', sx)
cv2.waitKey()

若ksize为-1，则使用3x3的scharr算子：

（x方向，y方向则取转置）

否则使用普通的Sobel算子，如dx=1,dy=0,ksize=3时：

cv2.Laplacian()

dst = cv2.Laplacian(src, ddepth[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]]])

l = cv2.Laplacian(img, cv2.CV_64F)

若ksize为1，则使用：

否则对图像的x和y方向作Sobel操作后相加：