Sobel算子原理
通过卷积的思想,Gx是提取x方向上(左右方向)上的差异,通过给每个像素点加上权重,得到了在左右两边不同时放大差异,左右两边相同时通过正负号抵消使其值为0,其差异与0组合形成的x方向上的轮廓。
但是要注意负数问题,负数同样能代表差异大小,但是图像上负数不表现出来,而是在0截断,意味着需要绝对值计算的参与。
同理,y方向相同。
import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt#Matplotlib是RGB
%matplotlib inline
# 读取圆图并显示
img = cv2.imread('pie.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow("img",img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
# 将显示图片和关闭图片设为函数
def cv_show(img,name):
cv2.imshow(name,img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
# 显示Gx作用下未加入绝对值计算的结果,白到黑是正数,黑到白就是负数了,所有的负数会被截断成0,所以要取绝对值
sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)
cv_show(sobelx,'sobelx')
# 加入绝对值后Gx效果
sobelx1 = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)
sobelx1 = cv2.convertScaleAbs(sobelx1)
cv_show(sobelx1,'sobelx1')
# 加入绝对值后Gy效果
sob