代码 sobel_h = [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1]; sobel_v = sobel_h'; edge_h = imfilter(smooth_img, sobel_h); edge_v = imfilter(smooth_img, sobel_v); edge_img = sqrt(edge_h.^2 + edge_v.^2); 未定义与 'uint8' 类型的输入参数相对应的函数 'sqrt'。运行后显示未定义与 'uint8' 类型的输入参数相对应的函数 'sqrt'。
时间: 2024-03-10 22:49:26 浏览: 19
这个错误是因为在计算边缘图像时,您使用了 `sqrt` 函数,但是输入的图像类型是 `uint8`,不支持该函数。您需要将图像类型转换为 `double` 或 `single`,然后再进行计算。可以使用以下代码将图像类型转换为 `double` 类型:
```
smooth_img = im2double(smooth_img);
```
或者在计算边缘图像时,可以使用 `im2single` 函数将图像类型转换为 `single` 类型:
```
edge_img = sqrt(single(edge_h).^2 + single(edge_v).^2);
```
注意:转换图像类型可能会导致图像信息的损失,所以在进行转换之前需要谨慎考虑。
相关问题
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。
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。