CV_64F python

在Python中，CV_64F是OpenCV库中用于表示64位浮点数数据类型的常量。它在图像处理中常用于计算边缘信息和图像梯度等操作。与CV_64F对应的数据结构类型是CV_64FC1，表示单通道的64位浮点数型数据。CV_64FC2和CV_64FC3则表示两通道和三通道的64位浮点数型数据。在使用CV_64F时，可以通过函数cv2.Scharr()和函数cv2.Sobel()计算图像的边缘信息。需要注意的是，对于函数cv2.Scharr()的计算结果，应该取绝对值得到正确的处理结果。如下所示：

dst = cv2.Scharr(src, cv2.CV_64F, dx, dy)
dst = cv2.convertScaleAbs(dst)

在这段代码中，src是输入图像，dx和dy是指定的导数阶数。首先使用cv2.Scharr()函数计算图像的Scharr边缘信息，然后使用cv2.convertScaleAbs()函数将结果转换为绝对值形式，从而得到正确的处理结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【笔记】sobel算子 scharr算子 laplacian算子](https://blog.csdn.net/qq_41358574/article/details/114198706)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [opencv-python 图片类型转换](https://blog.csdn.net/qiaoji6073/article/details/104293879)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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