python检测(sobel、scharr、laplacian梯度检测)
1、sobel
通过sobel算子来检测图像的梯度
cv2.Sobel()函数用来检测梯度
x方向是右-左来得到梯度
y方向是下-上
最后 对x方向和y方向上的结果求和得出最后的梯度检测 不建议直接用一个sobel函数求x 和y方向的梯度。可能会出现重影和模糊。求和使用的是权重函数: cv2.addWeighted()函数
白-黑是正数可以显示出来,而黑-白是负数会被截断为0 ,可能显示不出来 ,所以要再进行处理取绝对值
取绝对值函数 :cv2.convertScaleAbs()
现在可能函数升级 无需进行绝对值处理
例子:
img = cv2.imread(‘lena.jpg’,cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
sobelx = cv2.Sobel(img , cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)
sobelx = cv2.ConvertScaleAbs(sobelx)
sovely = cv2.Sobel(img , cv2.CV_64F,0,1,ksize=3)
sobely = cv2.ConvertScaleAbs(sobely)
sobelxy = cv2.addWeighted(sobelx,0.5 ,sobely,0.5,0)
cv2.imshow(“lena”,img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
2、Scharr
数字大,效果更明显
3、laplacian 拉普拉斯算子
对噪音点敏感 ,需要和其他方法在一起共同使用。
三种方法以此的比较:“
scharr可以捕捉到更多的细节。
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