04 图像梯度处理 Sobel算子

最新推荐文章于 2023-12-22 04:09:33 发布
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分类专栏： OpenCV学习笔记 文章标签： opencv python
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本文介绍了Sobel算子在图像梯度处理中的作用，通过3*3卷积核展示了Sobel算子如何增强图像垂直和水平方向的差异。文章讨论了OpenCV中处理负数的方法，以及如何通过组合Sobel算子的Gx和Gy来保留图像轮廓特征。通过实例展示了不同参数设置对图像效果的影响，包括对Lena图像的处理，强调了正确选择dx和dy的重要性。

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Sobel算子

先来看看sobel算子矩阵的构造，称作卷积核更合适，这就是卷积运算
在这里插入图片描述
以3*3卷积核为例
可以看出Gx卷积核会增强垂直方向两边的差异，而Gy卷积核会增强水平方向上下的差异。
同时可以看到，离中间越近代表的权重越大，同时差异会更加明显，类似高斯分布
函数：dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize)

ddepth:图像的深度
dx和dy分别表示水平和竖直方向（要哪个方向哪个就填1）
ksize是Sobel算子的大小
以前面用的圆的图片为例

#这里新增了个参数CV_64F，是因为可能产生负数
#OpenCV对于负数的像素会直接设置为0，而这个参数就是为了避免这种情况
sobelx = cv2.Sobel(img,cv.CV_64F,1,0,ksize=3)

用CV_64F（保留负数）和不用CV_64F（负数置0）的图像结果矩阵区别如下：
在这里插入图片描述

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