opencv::Sobel算子
卷积应用-图像边缘提取
卷积应用-图像边缘提取 边缘是什么 – 是像素值发生跃迁的地方,是图像的显著特征之一, 在图像特征提取、对象检测、模式识别等方面都有重要的作用。 如何捕捉/提取边缘 – 对图像求它的一阶导数 - delta = f(x) – f(x-1), delta越大,说明像素在X方向变化越大,边缘信号越强
Sobel算子 是离散微分算子(discrete differentiation operator), 用来计算图像灰度的近似梯度Soble算子功能集合高斯平滑和微分求导 又被称为一阶微分算子,求导算子,在水平和垂直两个方向上求导,得到图像X方法与Y方向梯度图像
cv::Sobel ( InputArray Src // 输入图像 OutputArray dst // 输出图像,大小与输入图像一致 int depth // 输出图像深度. Int dx // X方向,几阶导数 int dy // Y方向,几阶导数. int ksize // SOBEL算子kernel大小,必须是1、3、5、7、 double scale = 1 double delta = 0 int borderType = BORDER_DEFAULT )
cv::Scharr ( InputArray Src // 输入图像 OutputArray dst // 输出图像,大小与输入图像一致 int depth // 输出图像深度 Int dx. // X方向,几阶导数 int dy // Y方向,几阶导数 double scale = 1 double delta = 0 int borderType = BORDER_DEFAULT )
其他API
GaussianBlur( src, dst, Size(3,3), 0, 0, BORDER_DEFAULT ); cvtColor( src, gray, COLOR_RGB2GRAY ); addWeighted( A, 0.5,B, 0.5, 0, AB); convertScaleAbs(A, B)// 计算图像A的像素绝对值,输出到图像B
int main(int argc, char** argv) { Mat src, dst; src = imread(STRPAHT2); if (!src.data) { printf("could not load image...\n"); return -1; } Mat gray_src; GaussianBlur(src, dst, Size(3, 3), 0, 0, BORDER_DEFAULT); cvtColor(dst, gray_src, CV_BGR2GRAY); //imshow("gray image", gray_src); Mat xgrad, ygrad; //Scharr(gray_src, xgrad, CV_16S, 1, 0, 3); //Scharr(gray_src, ygrad, CV_16S, 0, 1, 3); //convertScaleAbs(xgrad, xgrad); //convertScaleAbs(ygrad, ygrad); //imshow("xgrad", xgrad); //imshow("ygrad", ygrad); Sobel(gray_src, xgrad, CV_16S, 1, 0, 3); Sobel(gray_src, ygrad, CV_16S, 0, 1, 3); convertScaleAbs(xgrad, xgrad); convertScaleAbs(ygrad, ygrad); imshow("xgrad", xgrad); imshow("ygrad", ygrad); waitKey(0); return 0; }