cv2.sobel(的参数注解

cv2.Sobel() 函数是 OpenCV 库中的一个图像处理函数，用于计算图像的一阶或二阶 Sobel 导数。其函数原型如下：

dst = cv2.Sobel(src, depth, dx, dy, ksize[, dst[, scale[, delta[, borderType]]]])

参数说明如下：

- `src`：要处理的源图像，必须是单通道灰度图像，一般为 8 位无符号整数类型（uint8）。
- `depth`：输出图像的深度（即数据类型），一般为 -1 或 cv2.CV_64F。当为 -1 时，输出图像的深度与输入图像的深度保持一致；当为 cv2.CV_64F 时，输出图像的深度为 64 位浮点型。
- `dx` 和 `dy`：表示计算 x 方向和 y 方向的 Sobel 导数的阶数。dx=1, dy=0 表示求 x 方向一阶导数，dx=0, dy=2 表示求 y 方向二阶导数。
- `ksize`：表示 Sobel 算子的大小，必须是 1、3、5 或 7。
- `dst`：输出图像，可以为 None 或与源图像大小相同的 ndarray 类型的空数组。
- `scale`：缩放导数的比例因子，默认值为 1。如果不想缩放，可以将其设置为 1。
- `delta`：在计算导数之前可选的加到图像上的值，默认值为 0。
- `borderType`：边界模式，用于处理边缘像素。默认值为 cv2.BORDER_DEFAULT。

返回值为输出图像 `dst`。

相关问题

仿写一个函数，输出为（dx，dy），与dx = cv2.Sobel(blur, cv2.CV_16S, 1, 0) ，dy = cv2.Sobel(blur, cv2.CV_16S, 0, 1)相同

可以使用如下代码来实现：

import cv2

def sobel_xy(img):
    # 首先对图像进行高斯滤波
    blur = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0)

    # 计算x方向和y方向的Sobel导数
    dx = cv2.Sobel(blur, cv2.CV_16S, 1, 0)
    dy = cv2.Sobel(blur, cv2.CV_16S, 0, 1)

    return dx, dy

这个函数接受一张图像作为输入，并返回相应的x方向和y方向的Sobel导数。在函数内部，我们首先对输入图像进行高斯滤波，然后调用cv2.Sobel函数计算出x方向和y方向的Sobel导数，并将它们返回。

import numpy as np import cv2 img=cv2.imread('F:/test.jpg',0) mask_x=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0)#计算x方向梯度 mask_y=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1) img_x=cv2.convertScaleAbs(mask_x)#取绝对值 img_y=cv2.convertScaleAbs(mask_y) mask=cv2.addWeighted(img_x,0.5,img_y,0.5,0)#按权相加 #mask=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,1) Archie=cv2.resize(mask,None,fx=0.5,fy=0.5,interpolation=cv2.INTER_AREA)#图片太大了，缩小图片 cv2.imshow('Archie',Archie) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用了OpenCV库对图像进行Sobel算子处理，最终生成了边缘图像。首先使用cv2.imread()函数读取一张灰度图像，然后使用cv2.Sobel()函数计算水平和垂直方向的梯度，得到两个梯度图像。接着使用cv2.convertScaleAbs()函数将结果转换为图像像素值的绝对值，并使用cv2.addWeighted()函数按权相加，得到最终的边缘图像。最后使用cv2.resize()函数将图像缩小，并使用cv2.imshow()函数显示图像，使用cv2.waitKey()函数等待用户按下按键，最后使用cv2.destroyAllWindows()函数关闭所有窗口。