Python+OpenCV之圖像梯度詳解_第1頁
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文檔簡介

第Python+OpenCV之圖像梯度詳解pie.png原圖（右擊另存為下載）:

1.2橫向Sobel算子

采用上述公式中的GxG_{x}Gx?濾波器掃描整張圖，提取了左右兩邊有梯度差的位置，但是橫向看圓的上頂端和下頂端的梯度不明顯所以呈現圖片如下上下端為虛線的圓。

sobelx=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)

cv_show(sobelx,'sobelx')

結果如下:

白-黑是正數，黑-白就是負數了，所有的負數會被截斷成0，所以要取絕對值。

sobelx=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)

sobelx=cv2.convertScaleAbs(sobelx)

cv_show(sobelx,'sobelx')

加入絕對值后，梯度結果就可以有一個完整的圓:

1.3縱向Sobel算子

采用上述公式中的GyG_{y}Gy?濾波器掃描整張圖，提取了上下兩邊有梯度差的位置，但是縱向看圓的左頂端和右頂端的梯度不明顯所以呈現圖片如左右端為虛線的圓。

sobely=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1,ksize=3)

sobely=cv2.convertScaleAbs(sobely)

cv_show(sobely,'sobely')

1.4合并橫縱向的方法提取更好的邊緣的結果

將橫向梯度提取濾波器Gx與縱向梯度提取濾波器Gy?相加，即可得到效果較好的圓的邊緣梯度信息。

sobelxy=cv2.addWeighted(sobelx,0.5,sobely,0.5,0)

cv_show(sobelxy,'sobelxy')

不推薦

sobelxy=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,1,ksize=3)

sobelxy=cv2.convertScaleAbs(sobelxy)

cv_show(sobelxy,'sobelxy')

結果顯示，相對于分開使用橫縱向算子邊緣重影嚴重:

1.5利用1.3方法繪制素描風格

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