cv2.convertScaleAbs和np.absolute处理图像的结果为何不同

cv2.convertScaleAbs和np.absolute都是用来处理图像数据的函数，但是它们的作用不同，因此处理结果也会不同。cv2.convertScaleAbs是将图像进行缩放后取绝对值得到新的图像数据，因此可以用来增强图像对比度。而np.absolute是将图像数据的每个像素值取绝对值，不对图像进行缩放，因此不会改变图像的对比度。因此，使用这两个函数处理图像数据得到的结果不同。

相关问题

cv2.convertScaleAbs和np.absolute有啥区别

cv2.convertScaleAbs是OpenCV中的函数，其作用是将图像中的像素值乘以一个缩放因子并进行绝对值操作，最后将结果转换为无符号8位整型数据类型。而np.absolute是NumPy中的函数，其作用是对输入数组中的每个元素进行绝对值操作。它们的区别在于cv2.convertScaleAbs是专门针对图像处理中的像素值进行处理的函数，而np.absolute则是通用的绝对值函数。

不基于opencv库，使用soble算子，在二值化图像中检测出来黑色边框矩形，提供代码

以下是使用sobel算子在二值化图像中检测黑色边框矩形的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取二值化图像
img = cv2.imread('binary_image.png', 0)

# 对图像进行膨胀操作，填充图像内部的小洞
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
img = cv2.dilate(img, kernel, iterations=1)

# 使用sobel算子对图像进行边缘检测
sobelx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
sobely = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
abs_sobelx = np.absolute(sobelx)
abs_sobely = np.absolute(sobely)
sobel = cv2.convertScaleAbs(abs_sobelx + abs_sobely)

# 对边缘图像进行阈值处理，得到二值化边缘图像
sobel = cv2.medianBlur(sobel, 5)
ret, thresh = cv2.threshold(sobel, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

# 在二值化边缘图像中寻找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历轮廓，寻找黑色矩形
for cnt in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
    if img[y, x] == 0 and img[y + h, x + w] == 0:
        # 绘制结果矩形
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

其中，输入的二值化图像需保存为名为"binary_image.png"的文件。代码中的思路为：首先对图像进行膨胀操作，填充图像内部的小洞；然后使用sobel算子对图像进行边缘检测，并对边缘图像进行阈值处理得到二值化的边缘图像；最后寻找轮廓，并判断轮廓是否属于黑色矩形。