OpenCV-Python系列四：图像分割(2)--梯度上一期提到梯度函数python的图像阈值处理 ， 不仅可以实现获取你想要的目标区域(作为mask使用)，还可以帮你获取图像的边缘信息，那关于图像边缘 ， 本期将从另外的角度来处理 。
对边缘信息与背景差异较大的场景 ， 你也可以使用threshold分割 ， 不过若阈值不好选?。?Laplacian梯度算子就不失为一直尝试方案，而且上网看看，关于Laplacian算子还可以用来判断图像的模糊程度，这个在相机的自动对焦当中 ， 是否可以尝试判断下？
不过处理的效果并不理想，图像低灰阶部分边缘信息丢失严重 。
对于sobel，laplacian算子梯度函数python我们可以使用cv2.filter2D()来实现，配置相应的核模板即可，如实现提取水平方向边缘信息：
你可以依据实际的应用需求来配置提取边缘的角度信息，这里以45度角(垂直向下逆时针旋转45度)为例：
对此，你可以采用下面的方式来解决：
梯度函数python的介绍就聊到这里吧 ， 感谢你花时间阅读本站内容，更多关于梯度函数怎么求python、梯度函数python的信息别忘了在本站进行查找喔 。
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