图像分析之图像梯度处理

1、Sobel算子

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，值为1表示沿着当前方向，0表示不沿着当前方向，如dx=1表示沿着x方向
- ksize是Sobel算子的大小，一般为3

import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt#Matplotlib是RGB

img = cv2.imread('pie.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow("img",img)

sobelx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 1, ksize=3)
cv2.imshow('sobelx', sobelx)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

注意：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

sobelx1 = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)
sobelx1 = cv2.convertScaleAbs(sobelx1)
cv2.imshow('sobelx1', sobelx1)

因为沿着x或沿着y的处理结果有缝隙，所以将沿着x和y的处理结果合并

import cv2 #opencv读取的格式是BGR
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt#Matplotlib是RGB

img = cv2.imread('pie.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow("img",img)

sobelx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
sobelx = cv2.convertScaleAbs(sobelx)
cv2.imshow('sobelx', sobelx)

sobelx1 = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)
sobelx1 = cv2.convertScaleAbs(sobelx1)
cv2.imshow('sobelx1', sobelx1)

sobel = cv2.addWeighted(sobelx, 0.5, sobelx1, 0.5, 0)
cv2.imshow('sobel', sobel)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

2、

图像分析之图像梯度处理

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