python坎尼算子索贝尔算子和拉普拉斯算子实现边缘检测

Posted 2022-02-05 安岳第二帅

        在对图像进行边缘检测时，常常使用各种算子完成，下面给出几种常见的算子，坎尼算子、索贝尔算子和拉普拉斯算子的代码。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Jan 10 13:58:57 2022
@author: 2540817538（有问题请联系此QQ）
python 3.8.8
"""
import cv2

img_0 = cv2.imread('C:/Users/25408/Desktop/p1.jpg',1)
img = cv2.cvtColor(img_0,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.namedWindow('gray', 0)#加入该语句可以拖动窗口大小
cv2.imshow('gray',img)
cv2.waitKey()

#sobel算子
x = cv2.Sobel(img,cv2.CV_16S,1,0)
#即Sobel函数求完导数后会有负值，还有会大于255的值。而原图像是uint8，
y = cv2.Sobel(img,cv2.CV_16S,0,1)
#即8位无符号数，所以Sobel建立的图像位数不够，会有截断。
#因此要使用16位有符号的数据类型，即cv2.CV_16S。
X = cv2.convertScaleAbs(x)   # 转回uint8
Y = cv2.convertScaleAbs(y)
soble = cv2.addWeighted(X,0.5,Y,0.5,0)
cv2.namedWindow("soble", 0) 
cv2.imshow("soble",soble)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows() 

#拉普拉斯算子
gray_lap = cv2.Laplacian(img,cv2.CV_16S,ksize = 3)
laplacian = cv2.convertScaleAbs(gray_lap)
cv2.namedWindow('laplacian', 0)
cv2.imshow('laplacian',laplacian)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

#canny算子
img_gs = cv2.GaussianBlur(img,(3,3),0) #用高斯平滑处理原图像降噪。
canny = cv2.Canny(img_gs, 50, 150) #最大最小阈值
cv2.namedWindow('Canny', 0)
cv2.imshow('Canny', canny)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

效果：

原图：

索贝尔算子： 

拉普拉斯算子：

坎尼算子：