OpenCV之高通滤波

高通滤波最主要的作用是检测边缘
Sobel（索贝尔）（高斯）：
对噪音适用性很强，在内部首先使用了高斯滤波对噪音进行过滤，之后再通过一阶导求得图像边缘。【若卷积核size设置为-1，则自动使用的是沙尔滤波算法】
Scharr(沙尔) ：
卷积核不可改变的一个3x3大小卷积核，可以检测出比较细小的边缘线（不常用，索贝尔可以代替沙尔）
【 索贝尔和沙尔的缺陷是只能检测一个方向的边缘，要么横轴，要么纵轴，所以调用完后还需要自己把横轴和纵轴检测到的边缘线加起来才是最终结果】
Laplacian（拉普拉斯）：
可以把横轴和纵轴的边缘全部检测出来，但是对噪音比较敏感，在内部没有进行降噪操作，使用之前需要自己手工降噪

索贝尔api
Sobel（src, ddepth, dx, dy, ksize = 3,
scale = 1, detal = 0, boderType = BORDER_DEFAULT）
src : 原图片
ddepth ：输出图片位深
dx = 1，则检测出y方向边缘
dy = 1，则检测出x方向边缘
ksize ：卷积核大小，若=-1，则为沙尔算法
以下代码就是用索贝尔算法例子

import cv2
import numpy as npimg = cv2.imread('d:\\STUDY_OPENCV\\img\\sz.png')
#索贝尔算子y方向边缘
d1 = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5)#dx为1代表求得是y方向的边缘
#索贝尔算子x方向边缘
d2 = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=5)
#dst = d1+d2 ,与下行代码功能一样
dst = cv2.add(d1,d2)
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.imshow('d1',d1)
cv2.imshow('d2',d2)
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)

沙尔api
Scharr（src, ddepth, dx, dy,
scale = 1, detal = 0, boderType = BORDER_DEFAULT）
拉普拉斯api
Laplacian （src, ddepth, ksize = 1, scale = 1, boderType = BORDER_DEFAULT）

边缘检测小能手：canny

使用5x5高斯滤波消除噪声
调用索贝尔从四个方向上对图像计算检测（0°/45°/90°/135°）
在四个方向上取局部最大值
取出所有局部最大值之后进行阈值计算（）

Canny（img， minVal， maxVal，…）
img ：需要处理的图片
minVal ：自己设定的最小阈值
maxVal ：设定的最大阈值
【最小阈值和最大阈值中间范围过大时检测到的边缘比较少】

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('d:\\STUDY_OPENCV\\img\\cdog.jpg')
dst = cv2.Canny(img, 120, 150)
cv2.imshow('img',img)
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey(0)

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