翻译 reduce(_m_mInputMat, _m_mInputMat, 0, REDUCE_AVG, CV_64FC1); Sobel(_m_mInputMat, _m_mInputMat, CV_64FC1, 1, 0, 1); _m_mInputMat = _m_dSigma * sqrt(2 * PI) * _m_mInputMat;
时间: 2024-04-22 13:23:09 浏览: 56
这段代码的功能是:首先对输入矩阵 `_m_mInputMat` 进行均值化操作,然后使用 Sobel 算子对其进行边缘检测,接着将结果乘以标准差 `_m_dSigma` 与 $\sqrt{2\pi}$ 的乘积。
具体解释如下:
- `reduce(_m_mInputMat, _m_mInputMat, 0, REDUCE_AVG, CV_64FC1)`:对 `_m_mInputMat` 进行列方向上的均值化操作,即将每一列元素求和后除以列数,将结果保存到 `_m_mInputMat` 中。
- `Sobel(_m_mInputMat, _m_mInputMat, CV_64FC1, 1, 0, 1)`:使用 Sobel 算子对 `_m_mInputMat` 进行边缘检测,其中参数 `CV_64FC1` 表示数据类型为双精度浮点型, `(1,0)` 表示对水平方向求导数,`1` 表示使用 Scharr 算子。
- `_m_mInputMat = _m_dSigma * sqrt(2 * PI) * _m_mInputMat`:将 `_m_mInputMat` 乘以标准差 `_m_dSigma` 与 $\sqrt{2\pi}$ 的乘积,得到最终结果。
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翻译 reduce(_m_mInputMat, _m_mInputMat, 0, REDUCE_AVG, CV_64FC1); Sobel(_m_mInputMat, _m_mInputMat, CV_64FC1, 1, 0, 1);
这是一段使用 OpenCV 的 C++ 代码。下面是对这段代码的翻译:
```
reduce(_m_mInputMat, _m_mInputMat, 0, REDUCE_AVG, CV_64FC1);
```
这行代码的作用是对输入矩阵 `_m_mInputMat` 进行平均值投影操作,即将输入矩阵的每一列求平均值,返回一个行向量。`0` 表示沿着列方向进行投影,`REDUCE_AVG` 表示投影方式为平均值投影,`CV_64FC1` 表示输出矩阵的数据类型为双精度浮点型。
```
Sobel(_m_mInputMat, _m_mInputMat, CV_64FC1, 1, 0, 1);
```
这行代码的作用是对输入矩阵 `_m_mInputMat` 进行 Sobel 滤波操作,即计算输入矩阵的梯度。`CV_64FC1` 表示输入矩阵的数据类型和输出矩阵的数据类型均为双精度浮点型,`1` 和 `0` 表示计算 x 方向和 y 方向的梯度,`1` 表示使用大小为 3x3 的 Sobel 算子进行滤波。
Sobel_x = cv2.Sobel(gray_image, cv2.CV_16S, 1, 0)
这段代码使用了OpenCV库中的Sobel函数来对灰度图像进行边缘检测。其中,`gray_image`是输入的灰度图像。`cv2.CV_16S`是输出图像的数据类型,表示输出图像使用16位有符号整数存储。最后两个参数分别表示对X方向和Y方向进行Sobel运算,这里只对X方向进行了运算,Y方向为0。运行完毕后,`Sobel_x`将会保存X方向上的边缘检测结果。