目录
一、Sobel算法
1、算法概述
Sobel边缘检测算法比较简单，实际应用中效率比canny边缘检测效率要高，但是边缘不如Canny检测的准确，然而在很多实际应用的场合，sobel边缘却是首选，Sobel算子是高斯平滑与微分操作的结合体，所以其抗噪声能力很强，用途较多。尤其是在对效率要求较高，而对细纹理不太关系的时候。
使用Sobel算子提取图像边缘分3个步骤：
- 提取X方向的边缘，X方向一阶Sobel边缘检测算法为：
[ − 1 0 1 − 2 0 2 − 1 0 1 ] (1) \left[ \begin{matrix} -1 & 0 & 1\ -2 & 0 & 2 \ -1 & 0 & 1 \end{matrix} \right] \tag{1}⎣⎡−1 −2 −1 0 0 0 1 2 1 ⎦⎤(1 ) - 提取Y方向的边缘，Y方向一阶Sobel边缘检测算法为：
[ − 1 − 2 − 1 0 0 0 1 2 1 ] (2) \left[ \begin{matrix} -1 & -2 & -1\ 0 & 0 & 0 \ 1 & 2 & 1 \end{matrix} \right] \tag{2}⎣⎡−1 0 1 −2 0 2 −1 0 1 ⎦⎤(2 ) - 综合两个方向的边缘信息得到整幅图像的边缘。
2、主要函数
Sobel_x_or_y = cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, dst, ksize, scale, delta, borderType)
src：传入的图像ddepth：图像的深度dx、dy：指的是求导的阶数，0表示这个方向上没有求导，所填的数一般为0、1、2。ksize：是Sobel算子的大小，即卷积核的大小，必须为奇数1、3、5、7。如果ksize=-1，就演变成为3×3的Scharr算子，scale是缩放导数的比例常数，默认情况为没有伸缩系数。borderType：是判断图像边界的模式，这个参数默认值为cv2.BORDER_DEFAULT。dst及dst之后的参数都是可选参数。
二、C++代码
#include
#include
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
Mat img = imread("1.jpg");
Mat gray_img;
cvtColor(img, gray_img, COLOR_BGR2GRAY);
Mat resultX, resultY, resultXY;
Sobel(img, resultX, CV_16S, 2, 0, 1);
convertScaleAbs(resultX, resultX);
Sobel(img, resultY, CV_16S, 0, 1, 3);
convertScaleAbs(resultY, resultY);
resultXY = resultX + resultY;
imshow("resultX", resultX);
imshow("resultY", resultY);
imshow("resultXY", resultXY);
waitKey(0);
return 0;
}
三、python代码
import cv2
img = cv2.imread("1.jpg")
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
x = cv2.Sobel(gray_img, cv2.CV_16S, 1, 0)
y = cv2.Sobel(gray_img, cv2.CV_16S, 0, 1)
Scale_absX = cv2.convertScaleAbs(x)
Scale_absY = cv2.convertScaleAbs(y)
result = cv2.addWeighted(Scale_absX, 0.5, Scale_absY, 0.5, 0)
cv2.imshow('img', gray_img)
cv2.imshow('Scale_absX', Scale_absX)
cv2.imshow('Scale_absY', Scale_absY)
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
四、结果展示
1、灰度图
; 2、X方向一阶边缘
2、Y方向一阶边缘
; 3、整幅图像的一阶边缘
五、相关链接
Original: https://blog.csdn.net/qq_36686437/article/details/120814041
Author: 点云侠
Title: OpenCV——Sobel边缘检测
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