OpenCV图像梯度Sobel
时间: 2024-01-12 13:03:30 浏览: 24
Sobel算子是一种常用的边缘检测算法,它可以通过对图像进行卷积,提取出图像中的边缘信息。Sobel算子包括两个卷积核,一个用于检测水平方向的边缘,另一个用于检测垂直方向的边缘。这两个卷积核分别称为Sobel_x和Sobel_y。
在OpenCV中,可以使用cv2.Sobel()函数来实现Sobel算子。该函数的语法如下:
```
dst = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]])
```
参数说明:
- src:原始图像。
- ddepth:输出图像的深度,通常为-1,表示与原始图像相同。
- dx:表示对x方向求导数的阶数,取值为0、1、2。
- dy:表示对y方向求导数的阶数,取值为0、1、2。
- ksize:Sobel算子的大小,取值为1、3、5、7,默认为3。
- scale:缩放因子,用于调整输出结果的大小,默认为1。
- delta:偏移量,用于调整输出结果的灰度级,默认为0。
- borderType:边缘填充方式,取值为cv2.BORDER_DEFAULT、cv2.BORDER_CONSTANT、cv2.BORDER_REPLICATE、cv2.BORDER_REFLECT、cv2.BORDER_WRAP等,默认为cv2.BORDER_DEFAULT。
示例代码如下:
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 求x方向的导数
sobel_x = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
# 求y方向的导数
sobel_y = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
# 将x方向和y方向的导数相加,得到图像的梯度
sobel = cv2.addWeighted(sobel_x, 0.5, sobel_y, 0.5, 0)
# 显示结果
cv2.imshow('Sobel', sobel)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
运行结果如下图所示:
![Sobel算子示例](https://img-blog.csdn.net/20180428102407730?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3NpbmdsZV9jaGF0/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/q/85)