使用Sobel算子把视频转换为只剩边缘部分

效果展示

原始视频

修改后的视频

整体代码

python 复制代码
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 复制代码
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 复制代码
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 复制代码
        if cv2.waitKey(100) & 0xFF == 27:
            break

这里的0xFF == 27 表示的是键盘上的Esc键


python 复制代码
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

相关推荐
The moon forgets1 小时前
Qwen团队提出Ego2Robot, 第一人称视频助力具身VLA训练新数据
人工智能·机器学习·音视频
埃科光电2 小时前
丰富算法 易于集成:UB系列小面阵相机 持续上新
图像处理·数码相机·计算机视觉·制造·相机
双翌视觉2 小时前
机器视觉引导上下料:给机械手装上一双“眼睛”
人工智能·数码相机·计算机视觉
AI服务老曹3 小时前
AI视频分析API完整流程:设备、算法与告警接口接入指南
人工智能·算法·音视频
欧特克_Glodon3 小时前
OpenCV计算机视觉开发入门与实践<六>:OpenCV架构模块简介
c++·人工智能·opencv·计算机视觉
AImoon11.13 小时前
MiniMax H3开源引发视频赛道变局,客易云关注AI模型从生成工具迈向生产力工具
人工智能·音视频
乐橙开放平台4 小时前
一周上线校园透明化:listDeviceDetailsByPage 台账 + getKitToken + ImouPlayer 多路墙
后端·物联网·安全·音视频·智能家居
美狐美颜sdk4 小时前
直播APP开发完整流程:需求规划、UI设计、功能开发、美颜SDK接入全解析
大数据·人工智能·音视频·美颜sdk·美颜api
ai产品老杨4 小时前
AI视频分析API项目实战记录
人工智能·音视频
JeJe同学5 小时前
Opencv之高斯金字塔
人工智能·opencv·计算机视觉