sobel運算元為邊沿檢測中常用的運算元之一。
以下給出opencv手冊中的說明：
使用擴充套件 sobel 運算元計算一階、二階、三階或混合影象差分srcvoid cvsobel( const cvarr* src, cvarr* dst, int xorder, int yorder, int aperture_size=3 );
輸入影象.
dst
輸出影象.
xorder
x 方向上的差分階數
yorder
y 方向上的差分階數
aperture_size
擴充套件 sobel 核的大小，必須是 1, 3, 5 或 7。 除了尺寸為 1， 其它情況下， aperture_size ×aperture_size 可分離核心將用來計算差分。對 aperture_size=1的情況， 使用 3x1 或 1x3 核心 （不進行高斯平滑操作）。這裡有乙個特殊變數 cv_scharr (=-1)，對應 3x3 scharr 濾波器，可以給出比 3x3 sobel 濾波更精確的結果。scharr 濾波器係數是：
對 x-方向 以及轉置矩陣對 y-方向。
函式 cvsobel 通過對影象用相應的核心進行卷積操作來計算影象差分：
由於sobel 運算元結合了 gaussian 平滑和微分，所以，其結果或多或少對雜訊有一定的魯棒性。通常情況，函式呼叫採用如下引數 (xorder=1, yorder=0, aperture_size=3) 或 (xorder=0, yorder=1, aperture_size=3) 來計算一階 x- 或 y- 方向的影象差分。
核的選則依賴於影象原點的定義 (origin 來自 iplimage 結構的定義)。由於該函式不進行影象尺度變換，所以和輸入影象(陣列)相比，輸出影象(陣列)的元素通常具有更大的絕對數值（譯者注：即象素的深度）。為防止溢位，當輸入影象是 8 位的，要求輸出影象是 16 位的。當然可以用函式 cvconvertscale 或 cvconvertscaleabs 轉換為 8 位的。除了 8-位元 影象，函式也接受 32-位 浮點數影象。所有輸入和輸出影象都必須是單通道的，並且具有相同的影象尺寸或者roi尺寸。
注意：由於sobel運算元求出來的值有可能出現負值，所以當影象為8u是，dst必須為16s，而不能為16u。
錯誤的理解：
cvsobel( src, dst, 1, 1, 3 );
等效於 cvsobel( src, dst1, 0, 1, 3 ); cvsobel( src, dst2, 1, 0, 3 ); cvadd( dst1,dst2,dst);
解釋：由
可以知道，cvsobel( src, dst, 1, 1, 3 );為
而cvsobel( src, dst1, 0, 1, 3 ); cvsobel( src, dst2, 1, 0, 3 );cvadd( dst1,dst2,dst);則為
x方向：
y方向：
x方向絕對值 + y方向絕對值 結果：
不取絕對值直接進行 x方向 + y方向 結果如下：
結論：
正確的使用sobel進行邊緣檢測的方法為：
偽**如下：
cvsobel(img_src,img_16s_sobelx,0,1,3);cvsobel(img_src,img_16s_sobely,0,1,3);if(abs(img_16s_sobelx) + abs(img_16s_sobely)) > 255
img_dst = 255;
else
img_dst = abs(img_16s_sobelx) + abs(img_16s_sobely);
opencv 中findContours函式介紹
findcontours 這個函式的主要功能是找到contours也就是邊界線，不過這個函式主要是給灰度圖物件服務的。函式的使用介紹 findcontours image,mode,method contours hierarchy offset contours,hierarchy 返回值cont...
OpenCV中與matlab中相對應的函式
1 matlab中的imread相當於opencv中的 cvloadimage imagename,cv load iamge anydepth cv load image anycolor 讀出的影象資訊保持了原有影象的資訊 包括通道資訊和位深資訊 rgb2gray相當於cvloadimage i...
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