效果展示
原始视频
修改后的视频
整体代码
python
import cv2
vc = cv2.VideoCapture('test.mp4')
if vc.isOpened():
open, frame = vc.read()
else:
open = False
i = 0
while open:
ret, frame = vc.read()
if frame is None:
break
if ret == True:
i += 1
# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用Sobel进行边缘处理
sobelx = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
sobelx = cv2.convertScaleAbs(sobelx)
sobely = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
sobely = cv2.convertScaleAbs(sobely)
# 合起来
sobelxy = cv2.addWeighted(sobelx, 0.5, sobely, 0.5, 0)
cv2.imshow('result', sobelxy)
# 0.1s 0xFF表示键盘上的Esc键
if cv2.waitKey(100) & 0xFF == 27:
break
# 释放硬件资源
vc.release()
# 清除所有窗口
cv2.destroyAllWindows()
代码解释
python
sobelx = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
Sobel(src, ddepth, dx, dy, ksize)
①dx和dy分别表示水平和竖直方向
②ddepth一般为-1,表示和原图像一样的深度
上面的cv2.CV_64F代表的是深度,可以保存负数,是特殊的用法
③ksize表示卷积核大小(算子大小)
④src表示传入图像
python
sobelxy = cv2.addWeighted(sobelx, 0.5, sobely, 0.5, 0)
把x和y方向的求和,获得整体的边缘图像
sobelx和sobely则是你通过Sobel计算的图像
0.5表示的是权值(占比)
0表示的是偏置项,为0即可
python
if cv2.waitKey(100) & 0xFF == 27:
break
这里的0xFF == 27 表示的是键盘上的Esc键
python
sobelx = cv2.convertScaleAbs(sobelx)
把负数变成正数,防止被截断为0 因为默认的时候负数会被转换为0