Opencv之邊緣檢測Sobel濾波

一、sobel函式

二、對垂直/水平方向邊緣檢測

三、對垂直和水平方向邊緣檢測

# 利用sobel方法可以進行sobel邊緣檢測 #

sobelx = cv2.sobel(img,cv2.cv_64f, 1, 0, ksize=3)

img表示源影象，即進行邊緣檢測的影象

cv2.cv_64f表示64位浮點數即64float。這裡不使用numpy.float64，因為可能會發生溢位現象

第三和第四個引數分別是對x和y方向的導數（即dx,dy），這裡1表示對x求偏導，0表示不對y求導。其中，x還可以求2次導。

注意：對x求導就是檢測垂直方向的邊緣，對y求導是檢測水平方向的邊緣

第五個引數ksize是指核的大小。

這裡說明一下，這個引數的前四個引數都沒有給誰賦值，而ksize則是被賦值的物件。實際上，這時可省略的引數，而前四個是不可省的引數。注意其中的不同點

import cv2

# step1  讀入灰度圖
# step2  高斯模糊處理
blur_car = cv2.gaussianblur(initial_car,(5,5),0)
#step3  sobel計算水平導數
sobel_car = cv2.sobel(blur_car,cv2.cv_16s,1,0)
sobel_car = cv2.convertscaleabs(sobel_car)  #轉回uint8
cv2.imshow('now',sobel_car)
cv2.waitkey(0)

使用cv2.sobel(img,cv2.cv_16s,0,1)可以實現對y求一階導，即對水平方向進行檢測

cv2.sobel(blur_car,cv2.cv_16s,1,1)

import cv2

# step1  讀入灰度圖
# step2  高斯模糊處理
blur_car = cv2.gaussianblur(initial_car,(5,5),0)
#step3  sobel計算水平導數
sobel_car1 = cv2.sobel(blur_car,cv2.cv_16s,1,0)
sobel_car2 = cv2.sobel(blur_car,cv2.cv_16s,0,1)
sobel_car1 = cv2.convertscaleabs(sobel_car1)  #轉回uint8
				
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include stdafx.h include using namespace cv using namespace std int edgethresh 1 宣告 原始，灰度，和 canny邊緣 mat image,cedge mat gray,edge void ontrackbar int,...