opencv python：图像梯度

一阶导数与Soble算子

二阶导数与拉普拉斯算子

图像边缘：

Soble算子：

二阶导数：

拉普拉斯算子：

import cv2 as cv

import numpy as np

# 图像梯度（由x,y方向上的偏导数和偏移构成），有一阶导数（sobel算子）和二阶导数（Laplace算子）

# 用于求解图像边缘，一阶的极大值，二阶的零点

# 一阶偏导在图像中为一阶差分，再变成算子（即权值）与图像像素值乘积相加，二阶同理

def sobel_demo(image):

    grad_x = cv.Sobel(image, cv.CV_32F, 1, 0)  # 采用Scharr边缘更突出

    grad_y = cv.Sobel(image, cv.CV_32F, 0, 1)

    gradx = cv.convertScaleAbs(grad_x)  # 由于算完的图像有正有负，所以对其取绝对值

    grady = cv.convertScaleAbs(grad_y)

    # 计算两个图像的权值和，dst = src1*alpha + src2*beta + gamma

    gradxy = cv.addWeighted(gradx, 0.5, grady, 0.5, 0)

    cv.imshow("gradx", gradx)

    cv.imshow("grady", grady)

    cv.imshow("gradient", gradxy)

def laplace_demo(image):  # 二阶导数，边缘更细

    dst = cv.Laplacian(image,cv.CV_32F)

    lpls = cv.convertScaleAbs(dst)

    cv.imshow("laplace_demo", lpls)

def custom_laplace(image):

    # 以下算子与上面的Laplace_demo()是一样的，增强采用np.array([[1, 1, 1], [1, -8, 1], [1, 1, 1]])

    kernel = np.array([[1, 1, 1], [1, -8, 1], [1, 1, 1]])

    dst = cv.filter2D(image, cv.CV_32F, kernel=kernel)

    lpls = cv.convertScaleAbs(dst)

    cv.imshow("custom_laplace", lpls)

def main():

    src = cv.imread("../images/lena.jpg")

    cv.imshow("lena",src)

    # sobel_demo(src)

    laplace_demo(src)

    custom_laplace(src)

    cv.waitKey(0)  # 等有键输入或者1000ms后自动将窗口消除，0表示只用键输入结束窗口

    cv.destroyAllWindows()  # 关闭所有窗口

if __name__ == '__main__':

    main()

巴特西

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