图像梯度 _梯度

努力尽今夕，少年犹可夸。这篇文章主要讲述图像梯度相关的知识，希望能为你提供帮助。
图像梯度
梯度简单来说就是求导。
OpenCV 提供了三种不同的梯度滤波器，或者说高通滤波器：Sobel，Scharr 和 Laplacian。Sobel，Scharr 其实就是求一阶或二阶导数。Scharr 是对 Sobel（使用小的卷积核求解求解梯度角度时）的优化。Laplacian 是求二阶导数。
Sobel 算子是一个主要用作边缘检测的离散微分算子 (discrete differentiation operator)。 Sobel算子结合了高斯平滑和微分求导，用来计算图像灰度函数的近似梯度。在图像的任何一点使用此算子，将会产生对应的梯度矢量或是其法矢量。

cv2.Sobel(src,cv2.ddepth,dx,dy,Ksize)

参数意义如下:

src：输入图像
ddepth：输出图像的深度，支持如下src.depth()和ddepth的组合：
- 若src.depth() = CV_8U, 取ddepth =-1/CV_16S/CV_32F/CV_64F
- 若src.depth() = CV_16U/CV_16S, 取ddepth =-1/CV_32F/CV_64F
- 若src.depth() = CV_32F, 取ddepth =-1/CV_32F/CV_64F
- 若src.depth() = CV_64F, 取ddepth = -1/CV_64F
dx：x 方向上的差分阶数
dy：y方向上的差分阶数
ksize：核大小,默认值3，表示Sobel核的大小; 必须取1，3，5或7；

例子：sobel

def img_show(name,image): """matplotlib图像显示函数 name：字符串，图像标题 img：numpy.ndarray，图像 """ if len(image.shape) == 3: image = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(image,\'gray\') plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.xlabel(name,fontproperties=\'FangSong\',fontsize=12) if __name__=="__main__": img = cv2.imread(\'data/building.jpg\',0) laplacian = cv2.Laplacian(img,cv2.CV_64F) #cv2.CV_64F输出图像的深度（数据类型），可以使用-1,与原图像保持一致np.uint8 #参数1,0为只在x方向求一阶导数 sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3) #参数0,1为只在y方向求一阶导数 sobely = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1,ksize=3)#sobel =cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,1,ksize=3) # 效果不好 sobel = cv2.add(sobelx,sobely)plt.figure(figsize=(10,8),dpi=80) plt.subplot(221) img_show(\'原图\',img) plt.subplot(222) img_show(\'sobelx\',sobelx) plt.subplot(223) img_show(\'sobely\',sobely) plt.subplot(224) img_show(\'sobel\',sobel)

【图像梯度】

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例子：scharr

def img_show(name,image): """matplotlib图像显示函数 name：字符串，图像标题 img：numpy.ndarray，图像 """ if len(image.shape) == 3: image = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(image,\'gray\') plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.xlabel(name,fontproperties=\'FangSong\',fontsize=12) if __name__=="__main__": img = cv2.imread(\'data/building.jpg\',0) scharrx = cv2.Scharr(img,cv2.CV_64F,1,0) scharry = cv2.Scharr(img,cv2.CV_64F,0,1)scharr = cv2.add(scharrx,scharry)plt.figure(figsize=(10,8),dpi=80) plt.subplot(221) img_show(\'原图\',img) plt.subplot(222) img_show(\'scharrx\',scharrx) plt.subplot(223) img_show(\'scharry\',scharry) plt.subplot(224) img_show(\'scharr\',scharr)

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例子：laplacian

def img_show(name,image): """matplotlib图像显示函数 name：字符串，图像标题 img：numpy.ndarray，图像 """ if len(image.shape) == 3: image = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(image,\'gray\') plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.xlabel(name,fontproperties=\'FangSong\',fontsize=12) if __name__=="__main__": img = cv2.imread(\'data/building.jpg\',0) laplacian = cv2.Laplacian(img,cv2.CV_64F,ksize=5)plt.figure(figsize=(10,8),dpi=80) plt.subplot(121) img_show(\'原图\',img) plt.subplot(122) img_show(\'laplacian\',laplacian)