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python下利用opencv进行梯度计算
来源：互联网
2023-03-16 19:13:36 323
梯度计算经常在边缘检测，通过判别灰度变化的程度和方向，从而判断是否存在边缘。常用的有sobel , 拉普拉斯等方法，现在介绍Scharr方法实现梯度计算，它和sobel很向，但是算子核不同。
工具/原料
- opencv python
- pycharm win7
方法/步骤
梯度就是通过对二维离散函数求导，它在边缘上的灰度变化，可以通过梯度方向的最大变化率进行表达，通过求导得出梯度变化方向和幅值等信息。
3x3 Scharr滤波器一般比3x3 Sobel滤波器效果好。结合了高斯平滑与微分。
其算子如图。
首先还是
先计算 x，y两个方向Scharr，然后进行绝对值，因为前面变成浮点数，求导后可能出现负值。
import cv2 as cvimport numpy as npimport copyimport osfrom matplotlib import pyplot as pltfrom skimage.measure import compare_ssimimage = cv.imread("c:\\dajiangdahe.png", 1)
scharr_y = cv.Scharr(image,cv.CV_64F,dx=0,dy=1)
scharr_x = cv.Scharr(image,cv.CV_64F,dx=1,dy=0)
scharr_x = cv.convertScaleAbs(scharr_x)
scharr_y = cv.convertScaleAbs(scharr_y)
然后把2个方向的计算数值通过addWeighted整合为最后结果。
scharrOver = cv.addWeighted(scharr_x,0.5,scharr_y,0.5,0)
cv.imshow("image",image)
cv.imshow("scharr_x",scharr_x)
cv.imshow("scharr_y",scharr_y)
cv.imshow("picture",scharrOver)
cv.waitKey()
再举个例子看得比较清楚。
还是采用米框图
image = cv.imread("c:\\color_MiLine.png", 1)
scharr_x = cv.Scharr(image,cv.CV_64F,dx=1,dy=0)
scharr_x = cv.convertScaleAbs(scharr_x)
scharr_y = cv.Scharr(image,cv.CV_64F,dx=0,dy=1)
scharr_y = cv.convertScaleAbs(scharr_y)
scharrOver = cv.addWeighted(scharr_x,0.5,scharr_y,0.5,0)
cv.imshow("image",image)
cv.imshow("scharr_x",scharr_x)
cv.imshow("scharr_y",scharr_y)
cv.imshow("picture",scharrOver)
cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()
分别输出三种图像进行观察
cv.imshow("image",image)
cv.imshow("scharr_x",scharr_x)
cv.imshow("scharr_y",scharr_y)
cv.imshow("picture",scharrOver)
cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()
通过计算可以检测边缘，效果还可以
注意事项
- convertScaleAbs 还是要有，否则容易有问题
- Scharr函数进行求梯度计算
以上方法由办公区教程网编辑摘抄自百度经验可供大家参考！
标签： python
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