python轮廓相加

在Python中，可以使用Sobel算子和Scharr算子来提取图像的轮廓。当需要对图像进行边缘检测时，可以使用Sobel算子或Scharr算子进行单个方向的轮廓提取。然而，为了得到完整的轮廓，需要将两个方向的轮廓相加。

使用Sobel算子或Scharr算子提取轮廓的步骤如下：

1. 定义一个函数（例如，sobel_edge或scharr_edge），传入要处理的图像作为参数。
2. 使用cv2.Sobel函数，设置相应的参数，如图像、数据类型、x和y方向的导数阶数和卷积核大小。
3. 使用cv2.convertScaleAbs函数将结果转换为绝对值数据类型。
4. 使用cv2.addWeighted函数将x和y方向的轮廓图像按照一定的权重相加。
5. 返回合并后的图像。

下面是一个示例函数scharr_edge，通过Scharr算子提取图像的轮廓并将x和y方向的轮廓相加：

def scharr_edge(img):
    edge_x = cv2.Sobel(img, cv2.CV_16S, 1, 0, ksize=-1)
    edge_y = cv2.Sobel(img, cv2.CV_16S, 0, 1, ksize=-1)
    Scale_x = cv2.convertScaleAbs(edge_x)
    Scale_y = cv2.convertScaleAbs(edge_y)
    img_edge = cv2.addWeighted(Scale_x, 0.5, Scale_y, 0.5, 0)
    return img_edge

另外，如果使用Sobel算子提取轮廓，可以使用类似的方法。下面是一个示例函数sobel_edge，通过Sobel算子提取图像的轮廓并将x和y方向的轮廓相加：

def sobel_edge(img):
    edge_x = cv2.Sobel(img, cv2.CV_16S, 1, 0, ksize=1)
    edge_y = cv2.Sobel(img, cv2.CV_16S, 0, 1, ksize=1)
    Scale_x = cv2.convertScaleAbs(edge_x)
    Scale_y = cv2.convertScaleAbs(edge_y)
    img_edge = cv2.addWeighted(Scale_x, 0.5, Scale_y, 0.5, 0)
    return img_edge

这样，你就可以使用这些函数在Python中实现轮廓相加的功能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python 图像处理 OpenCV （15）：图像轮廓](https://blog.csdn.net/meteor_93/article/details/107627917)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Python-Opencv 形态学+算子实现轮廓提取](https://blog.csdn.net/weixin_43909400/article/details/123929031)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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