DDR爱好者之家

opencv python图像梯度实例详解
站长资源 2024/11/25 佚名
22 1538
DDR爱好者之家 Design By 杰米

这篇文章主要介绍了opencv python图像梯度实例详解,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

一阶导数与Soble算子

二阶导数与拉普拉斯算子

图像边缘：

opencv python图像梯度实例详解

Soble算子：

opencv python图像梯度实例详解

二阶导数：

opencv python图像梯度实例详解

拉普拉斯算子：

opencv python图像梯度实例详解

import cv2 as cv
import numpy as np


# 图像梯度（由x,y方向上的偏导数和偏移构成），有一阶导数（sobel算子）和二阶导数（Laplace算子）
# 用于求解图像边缘，一阶的极大值，二阶的零点
# 一阶偏导在图像中为一阶差分，再变成算子（即权值）与图像像素值乘积相加，二阶同理
def sobel_demo(image):
  grad_x = cv.Sobel(image, cv.CV_32F, 1, 0) # 采用Scharr边缘更突出
  grad_y = cv.Sobel(image, cv.CV_32F, 0, 1)

  gradx = cv.convertScaleAbs(grad_x) # 由于算完的图像有正有负，所以对其取绝对值
  grady = cv.convertScaleAbs(grad_y)

  # 计算两个图像的权值和，dst = src1*alpha + src2*beta + gamma
  gradxy = cv.addWeighted(gradx, 0.5, grady, 0.5, 0)

  cv.imshow("gradx", gradx)
  cv.imshow("grady", grady)
  cv.imshow("gradient", gradxy)


def laplace_demo(image): # 二阶导数，边缘更细
  dst = cv.Laplacian(image,cv.CV_32F)
  lpls = cv.convertScaleAbs(dst)
  cv.imshow("laplace_demo", lpls)


def custom_laplace(image):
  # 以下算子与上面的Laplace_demo()是一样的，增强采用np.array([[1, 1, 1], [1, -8, 1], [1, 1, 1]])
  kernel = np.array([[1, 1, 1], [1, -8, 1], [1, 1, 1]])
  dst = cv.filter2D(image, cv.CV_32F, kernel=kernel)
  lpls = cv.convertScaleAbs(dst)
  cv.imshow("custom_laplace", lpls)


def main():
  src = cv.imread("../images/lena.jpg")
  cv.imshow("lena",src)
  # sobel_demo(src)
  laplace_demo(src)
  custom_laplace(src)
  cv.waitKey(0) # 等有键输入或者1000ms后自动将窗口消除，0表示只用键输入结束窗口
  cv.destroyAllWindows() # 关闭所有窗口


if __name__ == '__main__':
  main()

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

DDR爱好者之家 Design By 杰米
广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除！
DDR爱好者之家 Design By 杰米
ddrfans.com DDR爱好者之家
8,675无损音乐
1,324高清电影
213破解软件
70,141收录资讯

更新日志

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 南强小屋 黑松山资源网 白云城资源网
DDR爱好者之家 Design By 杰米