opencv对图片画出sobel算子和scharr算子

OpenCV是一个强大的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理功能，包括边缘检测算法。Sobel算子和Scharr算子都是用于计算图像梯度的常用方法，它们常用于边缘检测。

**Sobel算子**：
Sobel算子是一种基于微分的边缘检测算子，分为水平和垂直两个方向。OpenCV中的`cv2.Sobel()`函数可以用于计算图像在这两个方向上的梯度。例如，如果你想检测一张图片的水平边缘，你可以这样做：

import cv2
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
sobelx = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5)  # 第二个参数指定结果数据类型

其中，`ksize=5`代表使用5x5的卷积核，可以根据需要调整大小。

**Scharr算子**：
Scharr算子也是一种类似Sobel的快速边缘检测算子，通常认为它的响应更准确。在OpenCV中，`cv2.Scharr()`函数也实现了这个操作：

scharrx = cv2.Scharr(gray, cv2.CV_64F, 1, 0)  # 同样计算水平方向的梯度

这两个函数返回的结果通常是浮点型数组，可以通过阈值化或者非极大值抑制等进一步处理得到二值化的边缘图像。

相关问题

opencv Sobel算子和梯度运算有什么区别

Sobel算子是一种图像处理中的算法，它可以在图像中检测边缘。它是一种求导数的方法，通过卷积的方式在图像中求出像素的一阶导数，从而找出图像中的边缘。

梯度运算是图像处理和计算机视觉中的一种基本技术，用于对图像进行特征提取和图像分析。它可以描述图像中每个像素点的变化情况，可以通过求图像的导数（一阶或二阶）来实现。

因此，Sobel算子是梯度运算的一种实现方法，而梯度运算是一种更通用的方法，它可以通过多种不同的方法实现，如Sobel算子，Scharr算子等。

opencv4.0.1 有什么边缘检测算子呢 除了caany、LoG、Sobel、Scharr、Laplacian、Roberts、Prewitt

除了Canny、LoG、Sobel、Scharr、Laplacian、Roberts、Prewitt算子外，OpenCV 4.0.1还提供了以下边缘检测算子：

1. Zero Crossing算子：Zero Crossing算子通过检测Laplacian算子的零交叉来检测边缘。

2. Marr-Hildreth算子：Marr-Hildreth算子是一种基于高斯滤波和Laplacian算子的边缘检测算子。

3. DoG算子：DoG算子是一种基于高斯滤波和差分操作的边缘检测算子。

这些边缘检测算子在OpenCV中也有相应的函数可以调用，例如cv2.Canny、cv2.Sobel、cv2.Laplacian、cv2.filter2D等。