gradient_green = cv2.morphologyEx(dilation_green , cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)
时间: 2024-06-01 15:07:59 浏览: 22
这行代码使用了OpenCV的形态学操作函数 `cv2.morphologyEx()`,其中 `dilation_green` 是一个经过膨胀操作后的二值图像,`kernel` 是一个结构元素,`cv2.MORPH_GRADIENT` 是形态学操作的类型,表示将输入图像进行膨胀与腐蚀操作后得到的差异图像。最终得到的结果存储在 `gradient_green` 中。
相关问题
cv2.morphologyEx(dilation_green , cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)
这行代码使用了OpenCV中的形态学操作函数`cv2.morphologyEx()`来对二值图像进行形态学梯度处理。其中,`dilation_green`是进行过膨胀操作的绿色二值图像,`cv2.MORPH_GRADIENT`表示形态学梯度操作,`kernel`是用于卷积操作的结构元素,其大小和形状可以根据具体情况进行调整。该函数的作用是在膨胀操作和腐蚀操作之间取得差异,从而得到物体边缘的轮廓信息。
如果要等价实现下列代码,应该如何更改def edge_detection(image, type): if type == 'roberts': roberts_x = np.array([[-1, 0], [0, 1]]) roberts_y = np.array([[0, -1], [1, 0]]) # roberts 算子计算x和y方向的梯度 gradient_x_roberts = cv2.filter2D(image, -1, roberts_x) gradient_y_roberts = cv2.filter2D(image, -1, roberts_y) edges_roberts = cv2.add(np.abs(gradient_x_roberts), np.abs(gradient_y_roberts)) edges_roberts = np.uint8(edges_roberts) return edges_roberts elif type == 'prewitt': prewitt_x = np.array([[-1, 0, 1], [-1, 0, 1], [-1, 0, 1]]) prewitt_y = np.array([[-1, -1, -1], [0, 0, 0], [1, 1, 1]]) # prewitt 算子计算x和y方向的梯度 gradient_x_prewitt = cv2.filter2D(image, -1, prewitt_x) gradient_y_prewitt = cv2.filter2D(image, -1, prewitt_y) edges_prewitt = cv2.add(np.abs(gradient_x_prewitt), np.abs(gradient_y_prewitt)) edges_prewitt = np.uint8(edges_prewitt) return edges_prewitt elif type == 'sobel': # Sobel算子 sobel_x = np.array([[-1, 0, 1], [-2, 0, 2], [-1, 0, 1]]) sobel_y = np.array([[-1, -2, -1], [0, 0, 0], [1, 2, 1]]) # Sobel 算子计算x和y方向的梯度 gradient_x_sobel = cv2.filter2D(image, -1, sobel_x) gradient_y_sobel = cv2.filter2D(image, -1, sobel_y) edges_sobel = cv2.add(np.abs(gradient_x_sobel), np.abs(gradient_y_sobel)) edges_sobel = np.uint8(edges_sobel) return edges_sobel elif type == 'canny': edges = cv2.Canny(image, threshold1=50, threshold2=100) return edges else: raise NotImplementedError
为了实现等价功能,可以使用下列代码:
```python
def edge_detection(image, type):
if type == 'roberts':
roberts_x = np.array([[-1, 0], [0, 1]])
roberts_y = np.array([[0, -1], [1, 0]])
gradient_x_roberts = conv2d(image, roberts_x)
gradient_y_roberts = conv2d(image, roberts_y)
edges_roberts = np.abs(gradient_x_roberts) + np.abs(gradient_y_roberts)
edges_roberts = np.uint8(edges_roberts)
return edges_roberts
elif type == 'prewitt':
prewitt_x = np.array([[-1, 0, 1], [-1, 0, 1], [-1, 0, 1]])
prewitt_y = np.array([[-1, -1, -1], [0, 0, 0], [1, 1, 1]])
gradient_x_prewitt = conv2d(image, prewitt_x)
gradient_y_prewitt = conv2d(image, prewitt_y)
edges_prewitt = np.abs(gradient_x_prewitt) + np.abs(gradient_y_prewitt)
edges_prewitt = np.uint8(edges_prewitt)
return edges_prewitt
elif type == 'sobel':
sobel_x = np.array([[-1, 0, 1], [-2, 0, 2], [-1, 0, 1]])
sobel_y = np.array([[-1, -2, -1], [0, 0, 0], [1, 2, 1]])
gradient_x_sobel = conv2d(image, sobel_x)
gradient_y_sobel = conv2d(image, sobel_y)
edges_sobel = np.abs(gradient_x_sobel) + np.abs(gradient_y_sobel)
edges_sobel = np.uint8(edges_sobel)
return edges_sobel
elif type == 'canny':
edges = cv2.Canny(image, threshold1=50, threshold2=100)
return edges
else:
raise NotImplementedError
```
主要的改动在于使用了自定义的 `conv2d` 函数替换了原来的 `cv2.filter2D` 函数。由于 `cv2.filter2D` 函数的实现方式与 `conv2d` 函数有所不同,因此替换后需要重新计算梯度,并对梯度进行绝对值处理和类型转换。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)