OpenCV-Python 图像梯度 | 十八
目标
在本章中,我们将学习:
- 查找图像梯度,边缘等
- 我们将看到以下函数:cv.Sobel(),cv.Scharr(),cv.Laplacian()等
理论
OpenCV提供三种类型的梯度滤波器或高通滤波器,即Sobel,Scharr和Laplacian。我们将看到他们每一种。
1. Sobel 和 Scharr 算子
Sobel算子是高斯平滑加微分运算的联合运算,因此它更抗噪声。逆可以指定要采用的导数方向,垂直或水平(分别通过参数yorder和xorder)。逆还可以通过参数ksize指定内核的大小。如果ksize = -1
,则使用3x3 Scharr滤波器,比3x3 Sobel滤波器具有更好的结果。请参阅文档以了解所使用的内核。
2. Laplacian 算子
它计算了由关系Δsrc=∂2src∂x2∂2src∂y2\Delta src = \frac{\partial ^2{src}}{\partial x^2} \frac{\partial ^2{src}}{\partial y^2}Δsrc=∂x2∂2src∂y2∂2src给出的图像的拉普拉斯图,它是每一阶导数通过Sobel算子计算。如果ksize = 1
,然后使用以下内核用于过滤:
kernel=[0101−41010]
kernel = \begin{bmatrix} 0 & 1 & 0 \\ 1 & -4 & 1 \\ 0 & 1 & 0 \end{bmatrix}
kernel=⎣⎡0101−41010⎦⎤
代码
下面的代码显示了单个图表中的所有算子。所有内核都是5x5
大小。输出图像的深度通过-1
得到结果的np.uint8
型。
import numpy as np
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv.imread('dave.jpg',0)
laplacian = cv.Laplacian(img,cv.CV_64F)
sobelx = cv.Sobel(img,cv.CV_64F,1,0,ksize=5)
sobely = cv.Sobel(img,cv.CV_64F,0,1,ksize=5)
plt.subplot(2,2,1),plt.imshow(img,cmap = 'gray')
plt.title('Original'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(2,2,2),plt.imshow(laplacian,cmap = 'gray')
plt.title('Laplacian'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(2,2,3),plt.imshow(sobelx,cmap = 'gray')
plt.title('Sobel X'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(2,2,4),plt.imshow(sobely,cmap = 'gray')
plt.title('Sobel Y'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
结果:
一个重要事项
在我们的最后一个示例中,输出数据类型为cv.CV_8U
或np.uint8
。但这有一个小问题。黑色到白色的过渡被视为正斜率(具有正值),而白色到黑色的过渡被视为负斜率(具有负值)。因此,当您将数据转换为np.uint8时,所有负斜率均设为零。简而言之,您会错过这一边缘信息。
如果要检测两个边缘,更好的选择是将输出数据类型保留为更高的形式,例如cv.CV_16S
,cv.CV_64F
等,取其绝对值,然后转换回cv.CV_8U
。
下面的代码演示了用于水平Sobel滤波器和结果差异的此过程。
import numpy as np
import cv2 as cv
from matplotlib import pyplot as plt
img = cv.imread('box.png',0)
# Output dtype = cv.CV_8U
sobelx8u = cv.Sobel(img,cv.CV_8U,1,0,ksize=5)
# Output dtype = cv.CV_64F. Then take its absolute and convert to cv.CV_8U
sobelx64f = cv.Sobel(img,cv.CV_64F,1,0,ksize=5)
abs_sobel64f = np.absolute(sobelx64f)
sobel_8u = np.uint8(abs_sobel64f)
plt.subplot(1,3,1),plt.imshow(img,cmap = 'gray')
plt.title('Original'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(1,3,2),plt.imshow(sobelx8u,cmap = 'gray')
plt.title('Sobel CV_8U'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(1,3,3),plt.imshow(sobel_8u,cmap = 'gray')
plt.title('Sobel abs(CV_64F)'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
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