scharrx = cv2.Scharr(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=-1) TypeError: 'ksize' is an invalid keyword argument for Scharr()

这个错误是因为你在使用OpenCV库（cv2.Scharr函数）的时候，尝试传递了一个无效的关键字参数`ksize=-1`给`Scharr`函数。`Scharr`函数用于计算图像的一阶导数，通常不需要提供`ksize`参数，它内部会自动选择一个默认值。

`Scharr`函数的语法可能是这样的：

scharrx = cv2.Scharr(img, cv2.CV_64F, dx=1, dy=0)

其中，`img`是要处理的输入图像，`cv2.CV_64F`指定结果数据类型为浮点64位，`dx`和`dy`分别表示在水平（X轴）和垂直（Y轴）方向上的梯度计算，`1`代表沿X轴（向右），`0`代表沿Y轴（向下）。如果想要调整卷积核大小，通常可以使用其他函数如`cv2.getStructuringElement()`来创建自定义结构元素，然后传递给`cv2.filter2D()`。

如果你确实需要设置卷积核大小，正确的做法应该是：

kernel_size = (3, 3)  # 或者自定义大小
structuring_element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, kernel_size)
scharrx = cv2.filter2D(img, -1, structuring_element, dst=cv2.CV_64F, dx=1, dy=0)

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# 霍夫变换 lines = cv2.HoughLinesP(Scharr, 1, np.pi / 180, 100, minLineLength=300, maxLineGap=20) 如何将筛选出的直线变为0 即黑色

要将筛选出的直线变成黑色，可以使用cv2.line()函数在原图上将直线覆盖为黑色。具体操作如下：

1. 首先将原图读入，保存为变量img。

2. 对img进行处理，得到筛选出的直线lines。

3. 遍历筛选出的直线，使用cv2.line()函数在img上将直线覆盖为黑色。

代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读入原图
img = cv2.imread('image.jpg')

# 对img进行处理，得到筛选出的直线lines
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
Scharr = cv2.Scharr(gray, cv2.CV_8U, 1, 0)
lines = cv2.HoughLinesP(Scharr, 1, np.pi / 180, 100, minLineLength=300, maxLineGap=20)

# 遍历筛选出的直线，使用cv2.line()函数在img上将直线覆盖为黑色
for line in lines:
    x1, y1, x2, y2 = line[0]
    cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 0), thickness=2)

# 显示处理后的图像
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行以上代码，即可得到将筛选出的直线变为黑色后的图像。

用pycharm代码实现使用函数cv2.Scharr()获取图像水平方向和垂直方向的边缘叠加的效果。

在PyCharm中，你可以使用OpenCV库（cv2）的`Scharr()`函数来检测图像的边缘，然后通过数学操作将水平方向和垂直方向的边缘合并起来创建叠加效果。以下是一个简单的例子：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)  # 0表示灰度图像

# 对图像应用水平方向和垂直方向的Scharr算子
horizontal_edges = cv2.Scharr(img, cv2.CV_64F, 1, 0)
vertical_edges = cv2.Scharr(img, cv2.CV_64F, 0, 1)

# 将两个边应对齐并相加
combined_edges = horizontal_edges + vertical_edges

# 调整结果为uint8类型，并设置合适的阈值来可视化边缘
combined_edges = np.abs(combined_edges)
_, combined_edges = cv2.threshold(combined_edges, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 显示原图和叠加后的边缘图像
cv2.imshow("Original Image", img)
cv2.imshow("Combined Edges", combined_edges)

# 等待用户按键，然后关闭窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个代码片段中，`cv2.Scharr()`函数用于计算高阶微分滤波，返回的是64位浮点数数组。之后我们将其转换为`uint8`以便于可视化。边缘叠加部分就是简单地将水平方向和垂直方向的结果相加。