OpenCV-第十五话-Sobel算子

一.卷积应用–图像边缘提取

Q边缘是什么 ?

A是像素值发生跃迁的地方，是图像的显著特征之一，在图像特征提取、对象检测、模式识别等方面都有重要的作用。

Q如何捕捉/提取边缘 ?

A对图像求它的一阶导数

delta =  f(x) – f(x-1), delta越大，说明像素在X方向变化越大，边缘信号越强，

Q我已经忘记求导

A不要担心，用Sobel算子就好！卷积操作！

二.Sobel算子

#是离散微分算子（discrete differentiation operator），用来计算图像灰度的近似梯度

#Soble算子功能集合高斯平滑和微分求导

#又被称为一阶微分算子，求导算子，在水平和垂直两个方向上求导，得到图像X方法与Y方向梯度图像

垂直梯度和水平梯度

最终梯度

注意:

求取导数的近似值，kernel=3时不是很准确，OpenCV使用改进版本Scharr函数，算子如下：

三.相关API

cv::Sobel (
InputArray Src // 输入图像
OutputArray dst// 输出图像，大小与输入图像一致
int depth // 输出图像深度. 
Int dx.  // X方向，几阶导数
int dy // Y方向，几阶导数. 
int ksize, SOBEL算子kernel大小，必须是1、3、5、7、
double scale  = 1
double delta = 0
int borderType = BORDER_DEFAULT
)

cv::Scharr (
InputArray Src // 输入图像
OutputArray dst// 输出图像，大小与输入图像一致
int depth // 输出图像深度. 
Int dx.  // X方向，几阶导数
int dy // Y方向，几阶导数. 
double scale  = 1
double delta = 0
int borderType = BORDER_DEFAULT
)

其他API

GaussianBlur( src, dst, Size(3,3), 0, 0, BORDER_DEFAULT );
cvtColor( src,  gray, COLOR_RGB2GRAY );
addWeighted( A, 0.5,B, 0.5, 0, AB);
convertScaleAbs(A, B)// 计算图像A的像素绝对值，输出到图像B

四.代码实现

/*
OpenCV Sobel算子学习
Michael Jiang<sencom1997@outlook.com>
2019年7月26日06:30:41
*/

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;

int main()
{
	Mat src, dst, gray, fin;

	//读取图像
	src = imread("D:/linus.jpg", IMREAD_COLOR);
       //判断读取是否成功
	if (src.empty()) {
		printf("pic load failed!\n");
		return -1;
	}
	imshow("src", src);
	//高斯模糊
	GaussianBlur(src, dst, Size(3, 3), 0,0,BORDER_DEFAULT);

	//转灰度
	cvtColor(dst, gray, COLOR_BGR2GRAY);

	Mat xg, yg;
	//Sobel算子x
	Sobel(gray, xg, CV_16S, 1, 0);
	//Sobel算子y
	Sobel(gray, yg, CV_16S, 0, 1);

	convertScaleAbs(xg, xg);
	convertScaleAbs(yg, yg);

	addWeighted(xg, 0.5, yg, 0.5, 0, fin);

	imshow("fin", fin);
	
	waitKey(0);
	return 0;
}