opencv练习13图像梯度

opencv练习13图像梯度

• 图像梯度，图像边界等

• 使用到的函数有：cv2.Sobel()，cv2.Schar()，cv2.Laplacian() 等

原理

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。我们会意义介绍他们。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。

.1 Sobel 算子和 Scharr 算子

Sobel 算子是高斯平滑与微分操作的结合体，所以它的抗噪声能力很好。你可以设定求导的方向（xorder 或 yorder）。还可以设定使用的卷积核的大小（ksize）。如果 ksize=-1，会使用 3x3 的 Scharr 滤波器，它的的效果要比 3x3 的 Sobel 滤波器好（而且速度相同，所以在使用 3x3 滤波器时应该尽

量使用 Scharr 滤波器）。3x3 的 Scharr 滤波器卷积核如下：

2 Laplacian 算子

拉普拉斯算子可以使用二阶导数的形式定义，可假设其离散实现类似于二阶 Sobel 导数，事实上，OpenCV 在计算拉普拉斯算子时直接调用 Sobel 算子。计算公式如下：

.1 Sobel 算子和 Scharr 算子Sobel 算子是高斯平滑与微分操作的结合体，所以它的抗噪声能力很好。

你可以设定求导的方向（xorder 或 yorder）。还可以设定使用的卷积核的大小（ksize）。如果 ksize=-1，会使用 3x3 的 Scharr 滤波器，它的的效果要比 3x3 的 Sobel 滤波器好（而且速度相同，所以在使用 3x3 滤波器时应该尽量使用 Scharr 滤波器）。3x3 的 Scharr 滤波器卷积核如下：

2 Laplacian 算子拉普拉斯算子可以使用二阶导数的形式定义，可假设其离散实现类似于二

阶 Sobel 导数，事实上，OpenCV 在计算拉普拉斯算子时直接调用 Sobel 算子。计算公式如下：

下面的代码分别使用以上三种滤波器对同一幅图进行操作。使用的卷积核

都是 5x5 的。

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Jan 12 11:01:40 2014@author: duan"""import cv2import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltimg=cv2.imread('dave.jpg',0)#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.uint8laplacian=cv2.Laplacian(img,cv2.CV_64F)# 参数 1,0 为只在 x 方向求一阶导数，最大可以求 2 阶导数。sobelx=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=5) # 参数 0,1 为只在 y 方向求一阶导数，最大可以求 2 阶导数。sobely=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1,ksize=5)plt.subplot(2,2,1),plt.imshow(img,cmap = 'gray')plt.title('Original'), plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.subplot(2,2,2),plt.imshow(laplacian,cmap = 'gray')plt.title('Laplacian'), plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.subplot(2,2,3),plt.imshow(sobelx,cmap = 'gray')plt.title('Sobel X'), plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.subplot(2,2,4),plt.imshow(sobely,cmap = 'gray')plt.title('Sobel Y'), plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.show()

当我们可以通过参数 -1 来设定输出图像的深度（数据类型）与原图像保持一致，但是我们在代码中使用的却是 cv2.CV_64F。这是为什么呢？想象一下一个从黑到白的边界的导数是整数，而一个从白到黑的边界点导数却是负数。如果原图像的深度是np.int8 时，所有的负值都会被截断变成 0，换句话说就是把把边界丢失掉。所以如果这两种边界你都想检测到，最好的的办法就是将输出的数据类型设置的更高，比如 cv2.CV_16S，cv2.CV_64F 等。取绝对值然后再把它转回到 cv2.CV_8U。下面的示例演示了输出图片的深度不同造成的不同效果。

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Jan 12 11:11:02 2014@author: duan"""import cv2import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltimg = cv2.imread('boxs.png',0)# Output dtype = cv2.CV_8Usobelx8u = cv2.Sobel(img,cv2.CV_8U,1,0,ksize=5) # 也可以将参数设为-1#sobelx8u = cv2.Sobel(img,-1,1,0,ksize=5)# Output dtype = cv2.CV_64F. Then take its absolute and convert to cv2.CV_8Usobelx64f = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=5)abs_sobel64f = np.absolute(sobelx64f)sobel_8u = np.uint8(abs_sobel64f)plt.subplot(1,3,1),plt.imshow(img,cmap = 'gray')plt.title('Original'), plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.subplot(1,3,2),plt.imshow(sobelx8u,cmap = 'gray')plt.title('Sobel CV_8U'), plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.subplot(1,3,3),plt.imshow(sobel_8u,cmap = 'gray')plt.title('Sobel abs(CV_64F)'), plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.show()

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