sobel函数

Posted 2020-09-15

 在opencv3.1.0中，sobel算子在C++中的函数原型如下： 
void Sobel(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, int dx, int dy, int ksize=3, double scale=1, double delta=0, int borderType=BORDER_DEFAULT ) 
函数参数解释： 
InputArray src：输入的原图像，Mat类型 
OutputArray dst：输出的边缘检测结果图像，Mat型，大小与原图像相同。 
int ddepth：输出图像的深度，针对不同的输入图像，输出目标图像有不同的深度，具体组合如下： 
- 若src.depth() = CV_8U, 取ddepth =-1/CV_16S/CV_32F/CV_64F 
- 若src.depth() = CV_16U/CV_16S, 取ddepth =-1/CV_32F/CV_64F 
- 若src.depth() = CV_32F, 取ddepth =-1/CV_32F/CV_64F 
- 若src.depth() = CV_64F, 取ddepth = -1/CV_64F 
注：ddepth =-1时，代表输出图像与输入图像相同的深度。 
int dx：int类型dx，x 方向上的差分阶数，1或0 
int dy：int类型dy，y 方向上的差分阶数，1或0 
其中，dx=1，dy=0，表示计算X方向的导数，检测出的是垂直方向上的边缘；dx=0，dy=1，表示计算Y方向的导数，检测出的是水平方向上的边缘。 
int ksize：为进行边缘检测时的模板大小为ksize*ksize，取值为1、3、5和7，其中默认值为3。特殊情况：ksize=1时，采用的模板为3*1或1*3。 
当ksize=3时，Sobel内核可能产生比较明显的误差，此时，可以使用 Scharr 函数，该函数仅作用于大小为3的内核。具有跟sobel一样的速度，但结果更精确，其内核为： 

 

 

 其调用格式为： 
Scharr( src_gray, grad_x, ddepth, 1, 0, 1, 0, BORDER_DEFAULT ); 
Scharr( src_gray, grad_y, ddepth, 0, 1, 1, 0, BORDER_DEFAULT ); 
等价于： 
/// 求 X方向梯度 
Sobel(src_gray,grad_x,ddepth, 1, 0, CV_SCHARR, scale, delta, BORDER_DEFAULT ); 
/// 求 Y方向梯度 
Sobel(src_gray,grad_y,ddepth, 0, 1, CV_SCHARR, scale, delta, BORDER_DEFAULT );

double scale：默认1。 
double delta：默认0。 
int borderType：默认值为BORDER_DEFAULT。

sobel算法代码实现过程为： 
/// 求 X方向梯度 
Sobel( src_gray, grad_x, ddepth, 1, 0, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT ); 
/// 求 Y方向梯度 
Sobel( src_gray, grad_y, ddepth, 0, 1, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT ); 
convertScaleAbs( grad_x, abs_grad_x ); 
convertScaleAbs( grad_y, abs_grad_y ); 
addWeighted( dst_x, 0.5, dst_y, 0.5, 0, dst); //一种近似的估计

 

来源：http://blog.csdn.net/streamchuanxi/article/details/51542141