imgproc 模块. 图像处理Sobel导数

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了 imgproc 模块. 图像处理Sobel导数相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

主要步骤为:

(1)高斯滤波降噪

GaussianBlur( src, src, Size(3,3), 0, 0, BORDER_DEFAULT );

(2)转换为灰度图

cvtColor(src, src_gray, CV_RGB2GRAY);

(3)求x方向上的梯度,并转化为 CV_8U

    //Scharr( src_gray, grad_x, ddepth, 1, 0, scale, delta, BORDER_DEFAULT );
    Sobel(src_gray, grad_x, ddepth, 1, 0, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT);
convertScaleAbs(grad_x, abs_grad_x);

(4)求y方向上的梯度,并转化为 CV_8U

    //Scharr( src_gray, grad_y, ddepth, 0, 1, scale, delta, BORDER_DEFAULT );
    Sobel(src_gray, grad_y, ddepth, 0, 1, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT);
    convertScaleAbs(grad_y, abs_grad_y);

(5)合并梯度

addWeighted(abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, grad);

openCV例程源代码:

#include"stdafx.h"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>

using namespace cv;

/** @function main */
int main(int argc, char** argv)
{

    Mat src, src_gray;
    Mat grad;
    char* window_name = "Sobel Demo - Simple Edge Detector";
    int scale = 1;
    int delta = 0;
    int ddepth = CV_16S;

    int c;

    /// 装载图像
    src = imread("lena512color.tiff");

    if (!src.data)
    {
        return -1;
    }

    GaussianBlur(src, src, Size(3, 3), 0, 0, BORDER_DEFAULT);

    /// 转换为灰度图
    cvtColor(src, src_gray, CV_RGB2GRAY);

    /// 创建显示窗口
    namedWindow(window_name, CV_WINDOW_AUTOSIZE);

    /// 创建 grad_x 和 grad_y 矩阵
    Mat grad_x, grad_y;
    Mat abs_grad_x, abs_grad_y;

    /// 求 X方向梯度
    //Scharr( src_gray, grad_x, ddepth, 1, 0, scale, delta, BORDER_DEFAULT );
    Sobel(src_gray, grad_x, ddepth, 1, 0, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT);
    convertScaleAbs(grad_x, abs_grad_x);

    /// 求Y方向梯度
    //Scharr( src_gray, grad_y, ddepth, 0, 1, scale, delta, BORDER_DEFAULT );
    Sobel(src_gray, grad_y, ddepth, 0, 1, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT);
    convertScaleAbs(grad_y, abs_grad_y);

    /// 合并梯度(近似)
    addWeighted(abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, grad);

    imshow(window_name, grad);

    waitKey(0);

    return 0;
}

 






以上是关于 imgproc 模块. 图像处理Sobel导数的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

图像梯度

Sobel算子

2.7 Sobel导数

使用索贝尔(Sobel)进行梯度运算时的数学意义和代码实现研究

opencv入门之九Opencv边缘检测:Canny算子,Sobel算子,Laplace算子,Scharr滤波器

基于MATLAB的Sobel边缘检测算法实现