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...
int dy, int ksize=3, double scale=1, double delta=0, int borderType=BORDER_DEFAULT ); 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 主要在ddepth的理解上 -若src.depth() = CV_8U, 取ddepth =-1/CV_16S/CV_32F/CV_64F -若src.depth() = CV_16U/CV_16S, 取ddepth =-1/CV_32F/CV...
0)# 显示照片# cv2.imshow('image',img)# 缩放img1=cv2.resize(img,None,fx=0.4,fy=0.4)# cv2.imshow('img1', img1)# 计算X方向的梯度sobelx=cv2.Sobel(img1,cv2.CV_64F,1,0,ksize=3)# 将复数转化为整数【绝对值函数】sobelx=cv2.convertScaleAbs(sobelx)# cv2.imshow('sobelx',sobelx)...
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...
Sobel(gray, ddepth = cv2.CV_32F, dx = 0, dy = 1, ksize = -1) # subtract the y-gradient from the x-gradient gradient = cv2.subtract(gradX, gradY) gradient = cv2.convertScaleAbs(gradient) # blur the image blurred = cv2.blur(gradient, (3, 3)) # threshold the image (_, ...
1.cv2.blur(img, (3, 3)) 进行均值滤波 参数说明:img表示输入的图片, (3, 3) 表示进行均值滤波的方框大小 2. cv2.boxfilter(img, -1, (3, 3), normalize=True) 表示进行方框滤波, 参数说明当normalize=True时,与均值滤波结果相同, normalize=False,表示对加和后的结果不进行平均操作,大于255的使用255...
OpenCV类常数部分改自河许人的CV2类,如果更新内容无法正常调用,请将源码覆盖至CV2.ahk中。图像裁剪部分参考dbgba重写。 8.20+更新:边缘检测模块初步完成。引入部分C++函数。 ; …
使得线条更加的突出第四步:使用sobel算子cv2.Sobel 找出图片中的边缘信息,即进行图像的梯度运算第五步:使用闭运算 先膨胀再腐蚀, 将图片上的一些相近的数字进行相连,使得其连成一块第六步:使用cv2.threshold 将图片进行二值化操作第七步:再次使用闭运算对图片中的内部缺失的位置再次进行填充,使用不同的卷积核第八...
OpenCV类常数部分改自河许人的CV2类,如果更新内容无法正常调用,请将源码覆盖至CV2.ahk中。图像裁剪部分参考dbgba重写。 8.24更新:新增cv2.None类型用于空值判断,修复部分函数…