laplacian = cv2.Laplacian(img,cv2.CV_64F)#二阶导 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,s...
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...
#第三步:因为右侧像素减去左边像素,存在负值的情况,因此使用cv2.convertScaleAbs取绝对值操作x_sobel = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3) x_sobel=cv2.convertScaleAbs(x_sobel) cv2.imshow('x_sobel', x_sobel) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() #第四步:计算y轴的sobel算子y_s...
ksize:(可选参数)Sobel算子的大小,必须是1,3,5或者7,默认为3。求X方向和Y方向一阶导数时,卷积核分别为: scale:(可选参数)将梯度计算得到的数值放大的比例系数,效果通常使梯度图更亮,默认为1 delta:(可选参数)在将目标图像存储进多维数组前,可以将每个像素值增加delta,默认为0 borderType:(可选参数)决定图...
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.Sobel(blurred_img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3):分别计算图像在x方向和y方向的一阶导数。 np.sqrt(sobelx**2 + so...
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) ...
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...
grad_x = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3) 在这段代码中,我们首先读取了一张灰度图像,然后使用cv2.Sobel()函数计算出了图像在x方向上的梯度信息,并将结果显示出来。通过这种方式,我们可以直观地看到图像在x方向上的梯度信息,从而更好地理解图像的结构信息。 第二篇示例: 计算梯度是计算机视觉...
def draw_mask(img, mask, thickness=3, color=(255, 0, 0)): def _get_edge(mask, thickness=3): dtype = mask.dtype x=cv2.Sobel(np.float32(mask),cv2.CV_16S,1,0, ksize=thickness) y=cv2.Sobel(np.float32(mask),cv2.CV_16S,0,1, ksize=thickness) absX=cv2.convertScaleAbs(x) abs...