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OpenCV 图像梯度的实现方法

2024-04-02 19:55

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概述

OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大. 今天小白就带大家一起携手走进 OpenCV 的世界.

梯度运算

梯度: 膨胀 (Dilating) - 腐蚀 (Eroding).

例子:


# 读取图片
pie = cv2.imread("pie.png")

# 核
kernel = np.ones((7, 7), np.uint8)

# 计算梯度
gradient = cv2.morphologyEx(pie, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel=kernel)

# 图片展示
cv2.imshow("gradient", gradient)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果:

在这里插入图片描述

礼帽

礼帽 (Top Hat): 原始输入 - 开运算结果.

例子:


# 读取图片
img = cv2.imread("white.png")

# 核
kernel = np.ones((7, 7), np.uint8)

# 礼帽
tophat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel=kernel)

# 图片展示
cv2.imshow("tophat", tophat)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果:

在这里插入图片描述

黑帽

黑帽 (Black Hat): 闭运算 - 原始输入.

例子:


# 读取图片
img = cv2.imread("white.png")

# 核
kernel = np.ones((7, 7), np.uint8)

# 礼帽
blackhat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel=kernel)

# 图片展示
cv2.imshow("blackhat", blackhat)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果:

在这里插入图片描述

Sobel 算子

Sobel 算子 (Sobeloperator) 是边缘检测中非常重要的一个算子. Sobel 算子是一类离散性差分算子, 用来运算图像高亮度函数的灰度之近似值.

格式:


cv2.Sobel(class="lazy" data-src, ddepth, dx, dy, ksize)

参数:

class="lazy" data-src: 原图
ddepth: 图片深度
dx: 水平方向
dy: 竖直方向
ksize: 算子大小

计算 x

代码:


# 读取图片
img = cv2.imread("pie.png")

# Sobel算子
sobelx = cv2.Sobel(img, -1, 1, 0, ksize=3)

# 展示图片
cv2.imshow("sobelx", sobelx)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果:

在这里插入图片描述

计算 y

代码:


# 读取图片
img = cv2.imread("pie.png")

# Sobel算子
sobely = cv2.Sobel(img, -1, 0, 1, ksize=3)

# 展示图片
cv2.imshow("sobely", sobely)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果:

在这里插入图片描述

计算 x+y

代码:


# 读取图片
img = cv2.imread("pie.png")

# Sobel算子
sobel = cv2.Sobel(img, -1, 1, 1, ksize=3)

# 展示图片
cv2.imshow("sobel", sobel)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果:

在这里插入图片描述

融合

代码:


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

# 转换成绝对值
sobelx = cv2.convertScaleAbs(sobelx)
sobely = cv2.convertScaleAbs(sobely)

# 融合
sobel_xy = cv2.addWeighted(sobelx, 0.5, sobely, 0.5, 0)

# 展示图片
cv2.imshow("sobel_xy", sobel_xy)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

输出结果:

在这里插入图片描述