cv2.imread(image_path):读取图像文件。 cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY):将图像从BGR颜色空间转换为灰度颜色空间。 cv2.GaussianBlur(gray_img, (5, 5), 0):对灰度图像进行高斯模糊处理,核大小为(5, 5),标准差为0(自动计算)。 cv2.Sobel(blurred_img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)和cv2....
sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize = 5)#x偏导,可拓展到二阶 sobely = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1,ksize = 5)#y偏导 titles = ['%d'%i for i in range(4)] al = sobelx + sobely images = [laplacian,sobelx,sobely,al] for i in range(4): plt.subplot(2,2,...
Ksize指Sobel算子的大小,通常取3、5、7 sobelx = cv2.convertScaleAbs(sobelx) #求绝对值 分别求出x ,y轴的梯度,并且得到绝对值,然后再两个梯度结合在一起 sobelxy = cv2.addWeighted(sobelx,0.5,sobely,0.5,0) # 0.5指的是权重 二十三、其他算子 scharrx = cv2.Scharr(img,cv2.CV_64F,1,0) #sc...
img_gradient_X_8U=cv2.Sobel(img_original,-1,1,0) img_gradient_X_64F=cv2.Sobel(img_original,cv2.CV_64F,1,0) #将图像深度改为CV_8U img_gradient_X_64Fto8U=cv2.convertScaleAbs(img_gradient_X_64F) #图像显示 cv2.imshow('X_gradient_8U',img_gradient_X) cv2.imshow('X_gradient_64...
函数cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]) 概述:利用Sobel算子进行图像梯度计算 参数: src:输入图像 ddepth: 输出图像的深度(可以理解为数据类型),-1表示与原图像相同的深度 dx,dy:当组合为dx=1,dy=0时求x方向的一阶导数,当组合为dx=0,dy=1时求y方向的一阶...
函数】sobelx=cv2.convertScaleAbs(sobelx)# cv2.imshow('sobelx',sobelx)# 计算y方向的梯度sobely=cv2.Sobel(img1,cv2.CV_64F,0,1,ksize=3)# 将复数转化为整数【绝对值函数】sobely=cv2.convertScaleAbs(sobely)# cv2.imshow('sobely',sobely)# 融合sobelxy1=cv2.addWeighted(sobelx,0.5,sobely,...
语法 scale(x) scale(x, y) 值 值描述 x规定X轴上的缩放比例。 y规定Y轴上的缩放比例...
1、Sobel算子dst = cv2.Sobel(img, ddepth, dx, dy, ksize) # ddepth:图像深度,-1 表示和原图深度一致 # dx,dy:水平和竖直方向 # ksize:算子的大小 sobel_x = cv2.Sobel(img, -1, 1, 0, ksize=3) sobel_y = cv2.Sobel(img, -1, 0, 1, ksize=3) sobel_xy = cv2.addWeighted(sobel_x,...
CV_64F, 1, 0, ksize=3) # Compute Y derivative of the image sobel_y = cv2.Sobel(gray,cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3) abs_sobel_x = cv2.convertScaleAbs(sobel_x) abs_sobel_y = cv2.convertScaleAbs(sobel_y) # Return weighted summation of the two images i.e. 0.5*X + 0.5*Y ...
在opencv中,我们可以使用cv2.Sobel()函数来计算图像的Sobel梯度。我们可以通过以下代码来计算图像的水平Sobel梯度: ```python import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('image.jpg', 0) sobelx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5) 在上述代码中,我们首先读取了一幅灰度图像,然后...