OpenCV半小时掌握基本操作之图像梯度

第OpenCV半小时掌握基本操作之图像梯度目录概述梯度运算礼帽黑帽Sobel算子计算x计算y计算x+y融合【OpenCV】高手勿入!半小时学会基本操作图像梯度

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.jpg")

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:

礼帽

礼帽(TopHat):原始输入-开运算结果.

例子:

#读取图片

img=cv2.imread("white.jpg")

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

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:

黑帽

黑帽(BlackHat):闭运算-原始输入.

例子:

#读取图片

img=cv2.imread("white.jpg")

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

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:

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(src,ddepth,dx,dy,ksize)

参数:

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.jpg")

#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:

计算y

代码:

#读取图片

img=cv2.imread("pie.jpg")

#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:

计算x+y

代码:

#读取图片

img=cv2.imread("pie.jpg")

#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:

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)

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:

注:当ddepth设