Scharr函式和Sobel函式的混合使用

**如下：

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include #include using namespace cv;
/** @function main */
int main( int argc, char** argv )
imshow("原始影象",src);
gaussianblur( src, src, size(3,3), 0, 0, border_default );  //blur降噪
/// 轉換為灰度圖
cvtcolor( src, src_gray, cv_rgb2gray );
/// 建立顯示視窗
namedwindow( window_name, cv_window_autosize );
/// 建立 grad_x 和 grad_y 矩陣
mat grad_x, grad_y;
mat abs_grad_x, abs_grad_y;
//scharr函式與sobel函式一樣快，但結果更加的精確 
/// 求 x方向梯度     scharr( src_gray, grad_x, ddepth, 1, 0, scale, delta, border_default );  ksize預設為3 相等於 1，0，3 scale和delta預設 1，0，
scharr( src_gray, grad_x, ddepth, 1, 0, scale, delta, border_default );
// sobel( src_gray, grad_x, ddepth, 1, 0, 3, scale, delta, border_default );
convertscaleabs( grad_x, abs_grad_x );
imshow("x方向sobel",abs_grad_x );
/// 求y方向梯度
scharr( src_gray, grad_y, ddepth, 0, 1, scale, delta, border_default );
// sobel( src_gray, grad_y, ddepth, 0, 1, 3, scale, delta, border_default );
convertscaleabs( grad_y, abs_grad_y );
imshow("y方向sobel", abs_grad_y);
/// 合併梯度(近似)
addweighted( abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, grad );
imshow("整體方向sobel", grad);
waitkey(0);
return 0;
}

mat src, src_gray;

mat grad;

char* window_name = 「sobel demo - ****** edge detector」;

int scale = 1;

int delta = 0;

int ddepth = cv_16s;

2.裝載原影象 src:

src = imread( argv[1] );

if( !src.data )

3.第一步對原影象使用 gaussianblur 降噪 ( 核心大小 = 3 )

gaussianblur( src, src, size(3,3), 0, 0, border_default );

4.將降噪後的影象轉換為灰度圖:

cvtcolor( src, src_gray, cv_rgb2gray );

5.第二步,在 x 和 y 方向分別」求導「。 為此，我們使用函式 sobel :

mat grad_x, grad_y;

mat abs_grad_x, abs_grad_y;

/// 求 x方向梯度

sobel( src_gray, grad_x, ddepth, 1, 0, 3, scale, delta, border_default );

/// 求 y方向梯度

sobel( src_gray, grad_y, ddepth, 0, 1, 3, scale, delta, border_default );

該函式接受了以下引數:

src_gray: 在本例中為輸入影象，元素型別 cv_8u

grad_x/grad_y: 輸出影象.

ddepth: 輸出影象的深度，設定為 cv_16s 避免外溢。

x_order: x 方向求導的階數。

y_order: y 方向求導的階數。

scale, delta 和 border_default: 使用預設值

注意為了在 x 方向求導我們使用: x_= 1 ， y_ = 0. 採用同樣方法在 y 方向求導。

6.將中間結果轉換到 cv_8u:

convertscaleabs( grad_x, abs_grad_x );

convertscaleabs( grad_y, abs_grad_y );

7.將兩個方向的梯度相加來求取近似 梯度 (注意這裡沒有準確的計算，但是對我們來講已經足夠了)。

addweighted( abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, grad );

最後，顯示結果:

imshow( window_name, grad );

測試結果如下

1.sobel運算元的使用 x y 整體方向上的sobel

2.使用scharr函式 x，y，整體方向上類似sobel

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