概述
opencv 是一个跨平台的计算机视觉库, 支持多语言, 功能强大. 今天小白就带大家一起携手走进 opencv 的世界.
梯度运算
梯度: 膨胀 (dilating) - 腐蚀 (eroding).
例子:
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# 读取图片pie = cv2.imread("pie.png")# 核kernel = np.ones((7, 7), np.uint8)# 计算梯度gradient = cv2.morphologyex(pie, cv2.morph_gradient, kernel=kernel)# 图片展示cv2.imshow("gradient", gradient)cv2.waitkey(0)cv2.destroyallwindows() |
输出结果:
礼帽
礼帽 (top hat): 原始输入 - 开运算结果.
例子:
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# 读取图片img = cv2.imread("white.png")# 核kernel = np.ones((7, 7), np.uint8)# 礼帽tophat = cv2.morphologyex(img, cv2.morph_tophat, kernel=kernel)# 图片展示cv2.imshow("tophat", tophat)cv2.waitkey(0)cv2.destroyallwindows() |
输出结果:
黑帽
黑帽 (black hat): 闭运算 - 原始输入.
例子:
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# 读取图片img = cv2.imread("white.png")# 核kernel = np.ones((7, 7), np.uint8)# 礼帽blackhat = cv2.morphologyex(img, cv2.morph_blackhat, kernel=kernel)# 图片展示cv2.imshow("blackhat", blackhat)cv2.waitkey(0)cv2.destroyallwindows() |
输出结果:
sobel 算子
sobel 算子 (sobeloperator) 是边缘检测中非常重要的一个算子. sobel 算子是一类离散性差分算子, 用来运算图像高亮度函数的灰度之近似值.
格式:
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cv2.sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize) |
参数:
- src: 原图
- ddepth: 图片深度
- dx: 水平方向
- dy: 竖直方向
- ksize: 算子大小
计算 x
代码:
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# 读取图片img = cv2.imread("pie.png")# sobel算子sobelx = cv2.sobel(img, -1, 1, 0, ksize=3)# 展示图片cv2.imshow("sobelx", sobelx)cv2.waitkey(0)cv2.destroyallwindows() |
输出结果:
计算 y
代码:
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# 读取图片img = cv2.imread("pie.png")# sobel算子sobely = cv2.sobel(img, -1, 0, 1, ksize=3)# 展示图片cv2.imshow("sobely", sobely)cv2.waitkey(0)cv2.destroyallwindows() |
输出结果:
计算 x+y
代码:
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# 读取图片img = cv2.imread("pie.png")# sobel算子sobel = cv2.sobel(img, -1, 1, 1, ksize=3)# 展示图片cv2.imshow("sobel", sobel)cv2.waitkey(0)cv2.destroyallwindows() |
输出结果:
融合
代码:
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# sobel算子sobelx = cv2.sobel(img, cv2.cv_64f, 1, 0, ksize=3)sobely = cv2.sobel(img, cv2.cv_64f, 0, 1, ksize=3)# 转换成绝对值sobelx = cv2.convertscaleabs(sobelx)sobely = cv2.convertscaleabs(sobely)# 融合sobel_xy = cv2.addweighted(sobelx, 0.5, sobely, 0.5, 0)# 展示图片cv2.imshow("sobel_xy", sobel_xy)cv2.waitkey(0)cv2.destroyallwindows() |
输出结果:
注: 当 ddepth 设置为 -1, 即与原图保持一致, 得到的结果可能是错误的. 计算梯度值可能出现负数, 负数会自动截断为 0. 为了避免信息丢失, 我们需要使用更高是数据类型 cv2.cv_64f, 再通过取绝对值将其映射到 cv2.cv_8u 类型.
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原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_46274168/article/details/118876117
