OpenCV-Python-图像梯度与Canny边缘检测

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文章目录

• 前言
• 二、使用步骤
  • 1.Sobel算子
  • 2.Laplacian算子
  • 3.Canny边缘检测
• 总结

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前言

Sobel 算子是一种离散的微分算子，该算子结合了高斯平滑和微分求导运算。该
算子利用局部差分寻找边缘，计算所得的是一个梯度的近似值。

使用步骤

1.Sobel算子

dst=cv2.Sobeldst=cv2.Sobel（（src,ddepth,dx,dy[,ksize[,scale[,delta[,borderType]]]]src,ddepth,dx,dy[,ksize[,scale[,delta[,borderType]]]]））
1.dx代表x方向上的求导阶数
2.dy代表y方向上的求导阶数
3.ksize代表Sobel核的大小。该值为-1时，则会使用Scharr算子进行运算。
4.scale代表计算导数值时所采用的缩放因子，默认情况下该值是1，是没有缩放的
5.delta代表加在目标图像dst上的值，该值是可选的，默认为0

通常要将函数cv2.Sobel（）内参数ddepth的值设置为“cv2.CV_64F”

计算x方向和y方向的边缘叠加：通过组合方式实现:
dx=cv2.Sobel（src ,ddepth ,1 ,0）
dy=cv2.Sobel（src ,ddepth ,0 ,1）
dst=cv2.addWeighted（src1 ,alpha ,src2 ,beta ,gamma）

2.Laplacian算子

dst=cv2.Laplacian（src,ddepth[,ksize[,scale[,delta[,borderType]]]]）
ksize代表用于计算二阶导数的核尺寸大小。该值必须是正的奇数

3.Canny边缘检测

edges=cv2.Canny（image,threshold1,threshold2[,apertureSize[,L2gradient]]）
threshold1表示处理过程中的第一个阈值。
threshold2表示处理过程中的第二个阈值。
apertureSize表示Sobel算子的孔径大小。
L2gradient为计算图像梯度幅度（gradient magnitude）的标识。其默认值为False。

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总结

Canny边缘检测基础为重中之重，梯度算子数学意义为难点