如何用sobel去掉图像匹配的黑边 请详细描写思路并给代码
时间: 2024-06-09 09:06:41 浏览: 10
Sobel算子可以用于边缘检测,可以在图像中检测出边缘的位置。在图像匹配中,我们可以使用Sobel算子来检测匹配图像中的边缘,然后将这些边缘的像素点去掉,从而达到去除黑边的效果。
具体思路如下:
1. 对于匹配图像,使用Sobel算子进行边缘检测,得到边缘二值图像。
2. 对于原始图像,将边缘二值图像取反,得到非边缘二值图像。
3. 将非边缘二值图像与原始图像相乘,得到去除黑边后的图像。
以下是Python代码实现:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取原始图像和匹配图像
img = cv2.imread('original_image.jpg')
match_img = cv2.imread('matched_image.jpg')
# 使用Sobel算子进行边缘检测
sobel_x = cv2.Sobel(match_img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
sobel_y = cv2.Sobel(match_img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
edge_img = cv2.convertScaleAbs(cv2.addWeighted(sobel_x, 0.5, sobel_y, 0.5, 0))
# 取反得到非边缘图像
non_edge_img = cv2.bitwise_not(edge_img)
# 非边缘图像与原始图像相乘得到去除黑边后的图像
result_img = cv2.bitwise_and(img, img, mask=non_edge_img)
# 显示结果
cv2.imshow('original image', img)
cv2.imshow('matched image', match_img)
cv2.imshow('edge image', edge_img)
cv2.imshow('non-edge image', non_edge_img)
cv2.imshow('result image', result_img)
cv2.waitKey(0)
```
其中,`cv2.Sobel`函数用于计算Sobel算子,`cv2.convertScaleAbs`函数用于将浮点型数据转换为8位无符号整型数据,`cv2.bitwise_not`函数用于将二值图像取反,`cv2.bitwise_and`函数用于对图像进行按位与操作。
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