摘要:提供三种类型的梯度滤波器或高通滤波器,,和和导数算子是结合了高斯平滑与微分运算的结合方法,所以它的抗噪声能力很强用户可以设定求导方向,水平或者垂直通过参数和也可以指定卷积核大小,通过参数如果,那么一个的滤波器会被使用,该滤波器会得到比滤波
Image Gradients
OpenCV提供三种类型的梯度滤波器或高通滤波器,Sobel,Scharr和Laplacian.
1 Sobel 和 Scharr 导数Sobel算子是结合了高斯平滑与微分运算的结合方法,所以它的抗噪声能力很强.
用户可以设定求导方向,水平或者垂直(通过参数yorder和xorder).也可以指定卷积核大小,通过参数ksize.如果ksize=-1,那么一个3*3的scharr滤波器会被使用,该滤波器会得到比Sobel滤波器更好的效果.
2该方法计算了图像的拉普拉斯导数:
$$ Delta src = frac{partial ^2{src}}{partial x^2} + frac{partial ^2{src}}{partial y^2} $$
每个求导数的方法都是使用Sobel求导方法,如果ksize=1,那么会使用下面核函数进行滤波.
$$ kernel = egin{bmatrix} 0 & 1 & 0 1 & -4 & 1 0 & 1 & 0 end{bmatrix} $$
代码:
import cv2 from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread("img.jpg",0) laplacian = cv2.Laplacian(img,cv2.CV_64F) sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=5) sobely = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1,ksize=5) plt.subplot(2,2,1),plt.imshow(img,cmap = "gray") plt.title("Original"), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(2,2,2),plt.imshow(laplacian,cmap = "gray") plt.title("Laplacian"), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(2,2,3),plt.imshow(sobelx,cmap = "gray") plt.title("Sobel X"), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(2,2,4),plt.imshow(sobely,cmap = "gray") plt.title("Sobel Y"), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show()NOTE
在我们的上一个示例中,输出数据类型为cv.CV_8U或np.uint8.但是这有一个小问题.将黑到白转换视为正斜率(它具有正值),而将白到黑转换视为负斜率(它具有负值). 因此,当您将数据转换为np.uint8时,所有负斜率都为零.
如果想要两种边界都检测到,最高的办法就是将输出数据类型设置更高,cv2.CV_16S,cv2.CV_64F等等,然后取绝对值转换为cv2.CV_8.
代码:
import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread("img5.png",0) # Output dtype = cv.CV_8U sobelx8u = cv2.Sobel(img,cv2.CV_8U,1,0,ksize=5) # Output dtype = cv.CV_64F. Then take its absolute and convert to cv.CV_8U sobelx64f = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=5) abs_sobel64f = np.absolute(sobelx64f) sobel_8u = np.uint8(abs_sobel64f) plt.subplot(1,3,1),plt.imshow(img,cmap = "gray") plt.title("Original"), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(1,3,2),plt.imshow(sobelx8u,cmap = "gray") plt.title("Sobel CV_8U"), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(1,3,3),plt.imshow(sobel_8u,cmap = "gray") plt.title("Sobel abs(CV_64F)"), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show()
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