Python+OpenCV之圖像梯度詳解

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第Python+OpenCV之圖像梯度詳解pie.png原圖（右擊另存為下載）:

1.2橫向Sobel算子

采用上述公式中的GxG_{x}Gx?濾波器掃描整張圖，提取了左右兩邊有梯度差的位置，但是橫向看圓的上頂端和下頂端的梯度不明顯所以呈現(xiàn)圖片如下上下端為虛線的圓。

sobelx=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)

cv_show(sobelx,'sobelx')

結(jié)果如下:

白-黑是正數(shù)，黑-白就是負(fù)數(shù)了，所有的負(fù)數(shù)會(huì)被截?cái)喑?，所以要取絕對(duì)值。

sobelx=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)

sobelx=cv2.convertScaleAbs(sobelx)

cv_show(sobelx,'sobelx')

加入絕對(duì)值后，梯度結(jié)果就可以有一個(gè)完整的圓:

1.3縱向Sobel算子

采用上述公式中的GyG_{y}Gy?濾波器掃描整張圖，提取了上下兩邊有梯度差的位置，但是縱向看圓的左頂端和右頂端的梯度不明顯所以呈現(xiàn)圖片如左右端為虛線的圓。

sobely=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1,ksize=3)

sobely=cv2.convertScaleAbs(sobely)

cv_show(sobely,'sobely')

1.4合并橫縱向的方法提取更好的邊緣的結(jié)果

將橫向梯度提取濾波器Gx與縱向梯度提取濾波器Gy?相加，即可得到效果較好的圓的邊緣梯度信息。

sobelxy=cv2.addWeighted(sobelx,0.5,sobely,0.5,0)

cv_show(sobelxy,'sobelxy')

不推薦

sobelxy=cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,1,ksize=3)

sobelxy=cv2.convertScaleAbs(sobelxy)

cv_show(sobelxy,'sobelxy')

結(jié)果顯示，相對(duì)于分開使用橫縱向算子邊緣重影嚴(yán)重:

1.5利用1.3方法繪制素描風(fēng)格

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