opencv-python(12):图像梯度（高通滤波）

最新推荐文章于 2025-06-23 10:44:42 发布

原创

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#opencv #python

本文介绍了OpenCV-Python中Sobel和Laplacian算子用于图像梯度检测的方法。Sobel算子用于求一阶或二阶导数，Schar是Sobel的优化版。Laplacian算子则用于求二阶导数，发现图像边缘。在处理8位输入图像时，需使用cv2.CV_16S防止数据截断，并通过convertScaleAbs转换回uint8类型进行显示。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

使用的函数有：cv2.Sobel(),cv2.Schar(),cv2.Laplacian()

Sobel,scharr其实是求一阶或者二阶导数。scharr是对Sobel（使用小的卷积和求解梯度角度）的优化。Laplacian是求二阶导数。

Sobel算子

Sobel算子依然是一种过滤器，只是其是带有方向的。在OpenCV-Python中，使用Sobel的算子的函数原型如下：

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

函数返回其处理结果。

前四个是必须的参数：

第一个参数是需要处理的图像；
第二个参数是图像的深度，-1表示采用的是与原图像相同的深度。目标图像的深度必须大于等于原图像的深度；
dx和dy表示的是求导的阶数，0表示这个方向上没有求导，一般为0、1、2。

其后是可选的参数：

dst不用解释了；

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喵叔

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OpenCV-Python中的图像处理-图像梯度

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你可以设定求导的方向（ xorder 或 yorder）。还可以设定使用的卷积核的大小（ ksize）。如果 ksize=-1，会使用 3x3 的 Scharr 滤波器，它的的效果要比 3x3 的 Sobel 滤波器好（而且速度相同，所以在使用 3x3 滤波器时应该尽量使用 Scharr 滤波器）。拉普拉斯算子可以使用二阶导数的形式定义，可假设其离散实现类似于二阶 Sobel 导数，事实上， OpenCV 在计算拉普拉斯算子时直接调用 Sobel 算子。

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