opencv::Sobel算子

卷积应用-图像边缘提取

卷积应用-图像边缘提取
    边缘是什么 – 是像素值发生跃迁的地方，是图像的显著特征之一，
    在图像特征提取、对象检测、模式识别等方面都有重要的作用。
    如何捕捉/提取边缘 – 对图像求它的一阶导数
     - delta =  f(x) – f(x-), delta越大，说明像素在X方向变化越大，边缘信号越强

Sobel算子
    是离散微分算子（discrete differentiation operator），
    用来计算图像灰度的近似梯度Soble算子功能集合高斯平滑和微分求导
    又被称为一阶微分算子，求导算子，在水平和垂直两个方向上求导，得到图像X方法与Y方向梯度图像

cv::Sobel (
    InputArray Src         // 输入图像
    OutputArray dst        // 输出图像，大小与输入图像一致
    int depth              // 输出图像深度.
    Int dx                 // X方向，几阶导数
    int dy                 // Y方向，几阶导数.
    int ksize              // SOBEL算子kernel大小，必须是1、3、5、7、
    double scale  =
    double delta =
    int borderType = BORDER_DEFAULT
)

cv::Scharr (
    InputArray Src        // 输入图像
    OutputArray dst       // 输出图像，大小与输入图像一致
    int depth             // 输出图像深度
    Int dx.               // X方向，几阶导数
    int dy                // Y方向，几阶导数
    double scale  =
    double delta =
    int borderType = BORDER_DEFAULT
)

其他API
GaussianBlur( src, dst, Size(,), , , BORDER_DEFAULT );
cvtColor( src,  gray, COLOR_RGB2GRAY );
addWeighted( A, 0.5,B, 0.5, , AB);
convertScaleAbs(A, B)// 计算图像A的像素绝对值，输出到图像B

int main(int argc, char** argv) {
    Mat src, dst;
    src = imread(STRPAHT2);
    if (!src.data) {
        printf("could not load image...\n");
        return -;
    }

    Mat gray_src;
    GaussianBlur(src, dst, Size(, ), , , BORDER_DEFAULT);
    cvtColor(dst, gray_src, CV_BGR2GRAY);
    //imshow("gray image", gray_src);

    Mat xgrad, ygrad;

    //Scharr(gray_src, xgrad, CV_16S, 1, 0, 3);
    //Scharr(gray_src, ygrad, CV_16S, 0, 1, 3);
    //convertScaleAbs(xgrad, xgrad);
    //convertScaleAbs(ygrad, ygrad);
    //imshow("xgrad", xgrad);
    //imshow("ygrad", ygrad);

    Sobel(gray_src, xgrad, CV_16S, , , );
    Sobel(gray_src, ygrad, CV_16S, , , );
    convertScaleAbs(xgrad, xgrad);
    convertScaleAbs(ygrad, ygrad);
    imshow("xgrad", xgrad);
    imshow("ygrad", ygrad);

    waitKey();
    return ;
}