前文介紹了sobel算子
opencv學(xué)習(xí)筆記14:sobel算子及其函數(shù)使用

scharr算子理論

系數(shù)和sobel不一樣，其他一樣。

scharr函數(shù)使用

dst=cv2.Scharr(src,ddpetph,dx,dy)
dst:處理結(jié)果
src:源圖像
ddpetph:圖像深度
dx:x軸方向,
dy:y軸方向

實(shí)際操作中，計(jì)算梯度值可能會(huì)出現(xiàn)負(fù)值而被截?cái)唷ＭǔＬ幚淼膱D像類型為np.unit8，處理后的結(jié)果也是該類型，所有負(fù)數(shù)截?cái)酁?，發(fā)生信息丟失。
所以，在計(jì)算時(shí)，使用更高的數(shù)據(jù)類型cv2.CV_64F，取絕對(duì)值后再轉(zhuǎn)換成np.unit8（cv2.CV_8U）。所以深度ddepth不寫-1，改cv2.CV_64F
cv2.convertScaleAbs(imgsrc)
取絕對(duì)值，并將梯度圖像轉(zhuǎn)換成256色位圖，轉(zhuǎn)換為unit8類型

scharr算例代碼

計(jì)算x軸梯度

import cv2 import numpy as np o = cv2.imread('scharr.bmp',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) scharrx = cv2.Scharr(o,cv2.CV_64F,1,0) scharrx = cv2.convertScaleAbs(scharrx) # 轉(zhuǎn)回uint8 cv2.imshow("original",o) cv2.imshow("x",scharrx) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

計(jì)算y軸梯度

import cv2 import numpy as np o = cv2.imread('scharr.bmp',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) scharry = cv2.Scharr(o,cv2.CV_64F,0,1) scharry = cv2.convertScaleAbs(scharry) # 轉(zhuǎn)回uint8 cv2.imshow("original",o) cv2.imshow("y",scharry) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

計(jì)算dx+dy

import cv2 import numpy as np o = cv2.imread('scharr.bmp',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) scharrx = cv2.Scharr(o,cv2.CV_64F,1,0) scharry = cv2.Scharr(o,cv2.CV_64F,0,1) scharrx = cv2.convertScaleAbs(scharrx) # 轉(zhuǎn)回uint8 scharry = cv2.convertScaleAbs(scharry) scharrxy = cv2.addWeighted(scharrx,0.5,scharry,0.5,0) cv2.imshow("original",o) cv2.imshow("xy",scharrxy) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

錯(cuò)誤示例：dx=1,dy=1
這點(diǎn)不同于sobel

import cv2 import numpy as np o = cv2.imread('scharr.bmp',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) scharrxy11=cv2.Scharr(o,cv2.CV_64F,1,1) cv2.imshow("original",o) cv2.imshow("xy11",scharrxy11) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()

dx >= 0 && dy >= 0 && dx+dy == 1

注意：
dst=cv2.Scharr(src,cv2.CV_64F,dx,dy)
等于
dst=cv2.Sobel(src,cv2.CV_64F,dx,dy,-1)

Sobel對(duì)一個(gè)卷積核參數(shù)，默認(rèn)為3.當(dāng)卷積核=-1時(shí)，表示Scharr函數(shù)

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進(jìn)階版梯度講解：
opencv進(jìn)階學(xué)習(xí)筆記10：圖像金字塔和圖像梯度
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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的opencv学习笔记16：梯度运算之scharr算子及其函数使用的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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