opencv学习笔记(六)---图像梯度
图像梯度的算法有很多方法:sabel算子,scharr算子,laplacian算子,sanny边缘检测(下个随笔)。。。
这些算子的原理可参考:https://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901
下面是我的一些理解:
sabel算子:
sobel算子主要用于获得数字图像的一阶梯度,常见的应用和物理意义是边缘检测。
函数:
Python: cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]]]) → dst (参数就不一一说了,常用的就那几个,其他默认即可)
Parameters: |
|
---|
原理
算子使用两个33的矩阵(图1)算子使用两个33的矩阵(图1)去和原始图片作卷积,分别得到横向G(x)和纵向G(y)的梯度值,如果梯度值大于某一个阈值,则认为该点为边缘点
Gx方向的相关模板:
Gy方向的相关模板:
具体计算如下:
图像的每一个像素的横向及纵向灰度值通过以下公式结合,来计算该点灰度的大小:
通常,为了提高效率使用不开平方的近似值:
#sobels算子
img = cv.imread("E:/pictures/lena.jpg",cv.IMREAD_UNCHANGED)
sobelx= cv.Sobel(img,cv.CV_64F,1,0) #cv.CV_64F将像素值转换为double型,不然计算后为负值的像素会被截断为0
sobelx = cv.convertScaleAbs(sobelx) #转换为uint8类型(x方向)
sobely = cv.Sobel(img,cv.CV_64F,0,1)
sobely = cv.convertScaleAbs(sobely)
sobelxy11 = cv.Sobel(img,cv.CV_64F,1,1) #直接x,y方向一起计算(效果不好,应分开计算,再求权重和)
sobelxy11 = cv.convertScaleAbs(sobelxy11)
sobelxy = cv.addWeighted(sobelx,0.5,sobely,0.5,0) #图像权重和
cv.imshow("orginal",img) #dst = cv.addWidget(src1,alpha,src2,beta,gamma)
cv.imshow("sobelx",sobelx) #src1 图一 alpha->图一的权重 src2->图二 beta->图二的权重 gamma->修正值
cv.imshow("sobely",sobely) #dst = src1*alpha+src2*beta+gamma
cv.imshow("sobelxy",sobelxy)
cv.imshow("sobelxy11",sobelxy11)
cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()
用sobel函数同时对想x,y方向检测的效果并不好,一般不用。
scharr算子:
函数:
Python: cv2.Scharr(src, ddepth, dx, dy[, dst[, scale[, delta[, borderType]]]]) → dst
Parameters: |
|
---|
scharr算子是对sabel算子的增强,可以看到上图中很多细小的边缘都没检测到,那么scharr算子就是解决这个问题的,它比sabel算子更精确,速度和复杂程度却一样,只是因为用的核不一样
是scharr 的卷积核,他的原理和sabel算子一样。
#scharr算子 scharr算子是对sabel算子的增强 scharr算子等价于ksize=-1的sabel算子
img = cv.imread("E:/pictures/lena.jpg",cv.IMREAD_GRAYSCALE)
scharrx= cv.Scharr(img,cv.CV_64F,1,0) #scharrx算子要满足dx>=0&&dy>=0&&dx+dy=1
scharrx = cv.convertScaleAbs(scharrx)
scharry = cv.Scharr(img,cv.CV_64F,0,1)
scharry = cv.convertScaleAbs(scharry)
scharrxy = cv.addWeighted(scharrx,0.5,scharry,0.5,0)
#sabel算子和 scharr算子的比较
sobelx= cv.Sobel(img,cv.CV_64F,1,0)
sobelx = cv.convertScaleAbs(sobelx)
sobely = cv.Sobel(img,cv.CV_64F,0,1)
sobely = cv.convertScaleAbs(sobely)
sobelxy = cv.addWeighted(sobelx,0.5,sobely,0.5,0)
cv.imshow("orginal",img)
cv.imshow("sobelxy",sobelxy)
cv.imshow("scharrxy",scharrxy)
cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()
laplacian算子:
Laplace算子和Sobel算子一样,属于空间锐化滤波操作,只不过是用的二阶微分,看官网的一些解释:
The function calculates the Laplacian of the source image by adding up the second x and y derivatives calculated using the Sobel operator:
This is done when ksize > 1 . When ksize == 1 , the Laplacian is computed by filtering the image with the following aperture:
cv.Laplace(src, dst, ksize=3) → None
Parameters: |
|
---|
#拉普拉斯算子
img = cv.imread("E:/pictures/erode1.jpg",cv.IMREAD_GRAYSCALE)
r = cv.Laplacian(img,cv.CV_64F)
r = cv.convertScaleAbs(r) #关键代码就这两行,拉普拉斯算子不用再求x,y的权重和,因为这个函数都计算好了
cv.imshow("orginal",img)
cv.imshow("laplacian",r)
cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()
Canny边缘检测:
Python: cv2.Canny(image, threshold1, threshold2[, edges[, apertureSize[, L2gradient]]]) → edges
threshold1和threshold2是两个阈值,越小检测效果越好
import cv2 as cv
import numpy as np img = cv.imread("E:/pictures/lena.jpg")
result1 = cv.Canny(img,50,100)
result2 = cv.Canny(img,100,200)
cv.imshow("orginal",img)
cv.imshow("result1",result1)
cv.imshow("result2",result2)
cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()
opencv学习笔记(六)---图像梯度的更多相关文章
- OpenCV学习笔记(10)——图像梯度
学习图像梯度,图像边界等 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Lapacian.Sobel,Scharr其实就是求一阶或二阶导. ...
- 【opencv学习笔记六】图像的ROI区域选择与复制
图像的数据量还是比较大的,对整张图片进行处理会影响我们的处理效率,因此常常只对图像中我们需要的部分进行处理,也就是感兴趣区域ROI.今天我们来看一下如何设置图像的感兴趣区域ROI.以及对ROI区域图像 ...
- [OpenCV学习笔记3][图像的加载+修改+显示+保存]
正式进入OpenCV学习了,前面开始的都是一些环境搭建和准备工作,对一些数据结构的认识主要是Mat类的认识: [1.学习目标] 图像的加载:imread() 图像的修改:cvtColor() 图像的显 ...
- opencv学习笔记(五)----图像的形态学操作
图像的形态学操作有基本的腐蚀和膨胀操作和其余扩展形态学变换操作(高级操作)-----开运算,闭运算,礼帽(顶帽)操作,黑帽操作...(主要也是为了去噪声,改善图像) 形态学操作都是用于处理二值图像(其 ...
- OpenCV学习笔记(7)——图像阈值
简单阈值,自适应阈值,Otsu's二值化等 1.简单阈值 当像素值高于阈值时,我们给这个像素赋予一个新值,否则给他赋予另一个值.这个函数就是cv2.threshhold().这个函数的第一个参数就是原 ...
- opencv学习笔记(七)---图像金字塔
图像金字塔指的是同一图像不同分辨率的子图的集合,有向下取样金字塔,向上取样金字塔,拉普拉斯金字塔....它是图像多尺度表达的一种,最主要的是用于图像的分割 向下取样金字塔指高分辨率图像向低分辨率图像的 ...
- opencv学习笔记3——图像缩放,翻转和阈值分割
#图像的缩放操作 #cv.resize(src,dsize,dst=None,,fx=None,fy=None,interpolation=None) #src->原图像,dsize->目 ...
- OpenCV学习笔记(3)——图像的基本操作
获取图像的像素值并修改 获取图像的属性(信息) 图像的ROI() 图像通道的拆分及合并 1.获取并修改像素值 先读入图像装入一个图像实体,然后该实体相当于一个多维list,可以直接用数组操作提取像素信 ...
- OpenCV 学习笔记 02 使用opencv处理图像
1 不同色彩空间的转换 opencv 中有数百种关于不同色彩空间的转换方法,但常用的有三种色彩空间:灰度.BRG.HSV(Hue-Saturation-Value) 灰度 - 灰度色彩空间是通过去除彩 ...
随机推荐
- 「小程序JAVA实战」 小程序抽离公用方法进行模块化(12)
转自:https://idig8.com/2018/08/09/xiaochengxu-chuji-12/ 小程序的模块化,把砖磊成一个墩子,用的时候把整个墩子移走.js更好的调用,应用更加公用化.源 ...
- delphi 天气预报
天气预报 var astream : tmemorystream; sStream : TStringStream; jv : TJSONValue; begin astream := tmemory ...
- Java的单向加密算法MD5和SHA——加密和解密
出自:http://www.cnblogs.com/onetwo/p/3875551.html 1.JDK中MD5和SHA加密的主要类 在JDK6.0中,与MD5与SHA密切相关的几个类的类图如下: ...
- PHP下的手机号码效验
手机号是否合法有效,基本都是用正则匹配的,所以正则表达式是关键,可以用到java.c#等语言里. /** * 验证手机号是否合法 * * @param string $mobile * 验证的手机号 ...
- JS中的两种刷新方法以及区别和适用范围
在项目中有一个人信息修改的页面,但是修改后显示的却是修改之前的内容,分析问题后发现查询语句写在了修改语句之前,有些某些需要又必须这么写,但是修改信息后先却显示之前的信息也太不科学了. 所以我就想用js ...
- 453. Minimum Moves to Equal Array Elements 一次改2个数,变成统一的
[抄题]: Given a non-empty integer array of size n, find the minimum number of moves required to make a ...
- mybatis 框架 的应用之二(批量添加、实现分页查询)
lf-driver=com.mysql.jdbc.Driver lf-url=jdbc:mysql://localhost:3306/test lf-user=LF lf-password=LF &l ...
- Servlet请求转发 RequestDispatcher接口.RP
在Servlet中,利用RequestDispatcher对象,可以将请求转发给另外一个Servlet或JSP页面,甚至是HTML页面,来处理对请求的响应. 一,RequestDispatcher接口 ...
- 在VS2008和VS2010中禁用Visual Assist X
此方法对于VS2008和VS2010 都适用. 在VS2008或VS2010菜单栏中选择“VassistX”选项卡,找到“Enable/Disable Visual Assist X”选项, 点击即可 ...
- HUSTSE2017级5班3组小组JIRA软件使用体验看法汇总--未订正版
小组JIRA软件使用体验看法汇总 小黄 JIRA还是比较方便的,在项目组合管理阶段,可以让团队同时按时发布,也可以让计划变得更容易和快捷,可以跟踪团队的重要计划,清楚的了解项目的进度. 看了JIRA的 ...